本技術針對兩種糖尿病併發症患者（周邊動脈阻塞及糖尿病腎病變），結合AI大數據機器學習、臨床資料及多體學資料庫，挑選重要的生物特徵，以達到個人化精準醫療的目標。對於糖尿病併發之周邊動脈阻塞，本技術可提升精準醫療治療效果。對於糖尿病腎病變，本技術則可達到早期診斷並進行有效的即時預防及治療。

本技術除了結合多體學資料庫、臨床資料庫與AI人工智慧系統，我們同時考量統計顯著性，並在技術流程中加入與現行生物資料庫比對的步驟，因此可以重建出重要體學特徵的關聯地圖及生化路徑，藉此突破疾病產生的複雜分子致病機轉，實現AI輔助人類找尋新的生物醫學知識及開發新的診斷及治療方法。

本技術運用AI機器學習，結合基因體、代謝體及電子臨床資料庫，全方位發掘周邊動脈阻塞藥物不良反應的相關遺傳因子，及和糖尿病腎病變疾病發展有關的危險因子。就技術流程本身可以發展成套裝軟體；生物特徵組及預測演算法，則可發展成SaMD (software as medical device)醫療器材軟體。