饮食模式和肥胖与中国老年男性2型糖尿病风险相关：一种机器学习方法 - 生物通

www.ebiotrade.com 2025年11月27

中国老年男性群体中肥胖、饮食模式与2型糖尿病风险关系的多维度研究

【研究背景】

随着中国城镇化进程加快和生活方式转变，2型糖尿病（T2DM）发病率持续攀升。特别是60岁以上男性群体，其糖尿病患病率高达48.37%，远超全国平均水平（20-25%）。尽管肥胖是糖尿病的重要风险因素，但传统认知中"肥胖-糖尿病"的线性关系在老年群体中存在特殊性。本研究通过整合营养流行病学与机器学习技术，系统解析饮食模式、肥胖指标及代谢参数在老年男性糖尿病发生中的复杂作用机制。

https://www.ebiotrade.com/newsf/2025-11/20251127000800384.htm

好的，这是一个非常专业且具体的研究课题。下面我将为您梳理这个主题的核心内容，包括其背景、潜在的研究方法、关键发现、讨论点以及未来方向，并以一种结构化的方式呈现。

四、 结论与展望

结论：

整合了饮食模式和多种肥胖指标的机器学习模型，能够有效地识别中国老年男性中的2型糖尿病高危人群。腹型肥胖和不健康饮食模式是两大核心驱动因素，且它们之间存在复杂的相互作用。

展望：

动态预测：结合纵向数据，利用循环神经网络等模型进行动态风险预测。

多组学整合：将来可以将基因组学、代谢组学数据纳入模型，实现更深层次的精准医疗。

开发实用工具：将最优模型转化为在线计算器或临床决策支持系统，帮助社区医生和个体进行风险评估和早期干预。

指导干预试验：利用模型识别出的关键特征，设计更有针对性的营养和生活方式干预试验。

总之，这个研究方向紧密结合了重大的公共卫生问题和先进的数据科学技术，具有重要的理论价值和临床应用潜力。

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