本研究提出了一种创新的糖尿病预测框架，结合传统机器学习与先进集成方法。DNet模型利用卷积神经网络和长短期记忆网络，取得99.79%的准确率和99.98%的AUC-ROC，显示其在医疗诊断中的潜在应用价值。

本研究提出了一种结合机器学习和可解释人工智能的糖尿病预测框架，解决了早期诊断中的精确性和可解释性不足的问题。该框架采用集成模型，测试准确率达到92.50%，并有效识别BMI、年龄、健康状况、收入和身体活动等关键因素，具有推广应用潜力。

本研究系统综述了机器学习在糖尿病预测中的应用，分析了相关数据集、算法和评估指标，强调了跨学科合作和伦理考量的重要性。结果表明，改进的机器学习方法显著提升了糖尿病预测的准确性和实用性。

本研究开发了一种基于AWS云平台的深度学习系统，用于糖尿病早期预测。系统训练时间减少93.2%，预测准确率达94.2%，目标人群糖尿病发生率降低37.5%。