يُعد مرض السكري من أكثر الأمراض المزمنة انتشارًا عالميًا، ويرتبط بمضاعفات خطيرة تشمل اعتلال الكلى، واعتلال الشبكية، وأمراض القلب والأوعية الدموية، وبتر الأطراف. لذلك أصبح التنبؤ المبكر بهذه المضاعفات أولوية في الأبحاث الطبية الحديثة. ومع التطور المتسارع في تقنيات التعلم الآلي، أصبح بالإمكان تحليل كميات كبيرة من البيانات السريرية لاكتشاف الأنماط التي قد تشير إلى تطور المضاعفات قبل ظهورها سريريًا. تعتمد خوارزميات التعلم الآلي على بيانات المرضى مثل مستوى الجلوكوز في الدم، الهيموغلوبين السكري (HbA1c)، ضغط الدم، مؤشر كتلة الجسم، مدة الإصابة، والنتائج المخبرية الأخرى. ومن بين الخوارزميات الشائعة المستخدمة في هذا المجال: الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، وآلات الدعم الناقل (SVM)، إضافة إلى الشبكات العصبية الاصطناعية في النماذج العميقة. تتيح هذه النماذج بناء أنظمة تنبؤية قادرة على تصنيف المرضى حسب مستوى الخطورة. يسهم استخدام التعلم الآلي في تحسين دقة التشخيص المبكر مقارنة بالأساليب الإحصائية التقليدية، خاصة عند التعامل مع بيانات طبية معقدة ومتعددة المتغيرات. كما يمكن دمج هذه النماذج في أنظمة السجلات الصحية الإلكترونية لدعم الأطباء في اتخاذ قرارات علاجية مخصصة لكل مريض. وقد استخدمت مؤسسات بحثية وطبية، مثل Mayo Clinic، تقنيات تحليل البيانات المتقدمة لتطوير أدوات تنبؤية في الأمراض المزمنة. ومع ذلك، تواجه هذه النماذج تحديات تتعلق بجودة البيانات، وعدم توازن العينات، وخصوصية المعلومات الصحية. كما أن قابلية تفسير النموذج تمثل عاملًا مهمًا في التطبيقات الطبية لضمان ثقة الأطباء بالنتائج. وبشكل عام، يمثل توظيف خوارزميات التعلم الآلي في التنبؤ بمضاعفات السكري خطوة واعدة نحو الطب الدقيق (Precision Medicine) وتحسين جودة الرعاية الصحية.