目的利用神經網絡算法，融合中西醫特征數據，研究構建糖尿病并發遠端對稱性多發性神經病變（DSPN）預測模型。方法從2017—2022年安徽中醫藥大學第一附屬醫院糖尿病住院患者中選取4 107例數據完整的病例。收集一般流行病學資料、實驗室檢查、中醫癥狀及體征共49項指標，采用神經網絡建立預測模型，對變量特征權重值排序，分析DSPN潛在危險因素。使用十折交叉進行驗證，通過準確度、敏感度、特異度、陽性預測值、陰性預測值、AUC值衡量模型的性能。結果DSPN組的平均糖尿病病程比非DSPN組長4年左右（P<0.001）。與非DSPN患者相比，DSPN患者出現肢體麻木、肢體疼痛、頭暈心悸、神疲乏力、口渴喜飲、口干咽干、視物模糊、小便頻多、反應遲鈍、面色晦暗、舌紫、脈細、脈澀等中醫癥狀及體征的比例明顯更高（P<0.001）。DSPN神經網絡預測模型的AUC為0.945 3，準確度為87.68%、敏感度為73.9%、特異度為92.7%、陽性預測值為78.7%、陰性預測值為90.72%。結論中西醫特征數據融合對DSPN早期診斷具有更大的臨床價值，所建立的神經網絡模型具有較高的準確率和診斷效率，可為糖尿病人群DSPN的篩查和診斷提供一種便利、實用的工具。