مقدمه: بیماری دیابت یکی از شایع ترین، خطرناک ترین و پرهزینه ترین بیماری های حال حاضر دنیا است که با نرخ هشدار دهنده ای در حال افزایش است. استفاده از روش‌ های داده‌ کاوی می تواند به تشخیص زودهنگام دیابت کمک کند که باعث جلوگیری از پیشرفت این بیماری و خیلی از عوارض آن مانند بیماری قلب و عروق، مشکلات بینایی و بیماری های کلیوی می شود.

مواد و روش ها: در این تحقیق از نرم افزار داده کاوی رپیدماینر برای مدل سازی به منظور دسته بندی بیماران به دیابتی و غیر دیابتی استفاده شده است. داده های مورد نیاز این تحقیق از پایگاه داده یکی از آزمایشگاه های شهرستان نهاوند استخراج شده است که شامل داده های 5706 بیمار در بازه سال های 1387 تا 1392 است. این داده ها شامل متغیرهای عمومی سن و جنسیت و هم چنین متغیرهای انواع چربی خون و میزان قندخون ناشتا است.

یافته های پژوهش: پس از مدل سازی با استفاده از تکنیک های مختلف دسته بندی بهترین دقت مدل مربوط به مدل درخت تصمیم C4.5 بوده که برابر 90/02 درصد  می باشد.

بحث و نتیجه گیری: به منظور تشخیص به موقع دیابت تکنیک های مختلفی با روش ها و متغیرهای گوناگونی ارائه گردیده است. در تحقیق پیش رو نیز با استفاده از رابطه هم افزایی انواع چربی خون با قندخون ناشتا و با استفاده از تکنیک های داده کاوی روشی برای تشخیص دیابت ارائه شده است.