目的采用北京有代表性的社区自然人群简单易得的健康信息,建立简便易行的针对未诊断糖尿病（DM）和糖尿病前期（PDM）的预警模型和筛查工具。方法选取北京市顺义区南法信镇35岁以上既往无糖尿病病史的常住居民,对FPG≥5.6mmol/L者行OGTT。220例T2DM患者、173例糖尿病前期（PDM）患者和1868名血糖正常者（NGT）参加此项研究。采用决策树方法分别建立DM+PDM及单纯DM 2个预测模型。结果预测模型均包括3个变量,分别是年龄、BMI和是否患高血压。DM预测模型的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和ROC曲线下面积（AUC）分别为0.759（95%CI:0.6970.814）、0.657（95%CI:0.6000.710）、0.618（95%CI:0.5580.677）、0.788（95%CI:0.7320.837）、0.708（95%CI:0.6630.753）。DM+PDM预测模型上述指标分别为0.756（95%CI:0.7100.797）、0.603（95%CI:0.5530.651）、0.651（95%CI:0.6060.695）、0.715（95%CI:0.6640.763）、0.679（95%CI:0.6420.717）。结论本研究根据普通人最易得到的健康资料通过决策树模型建立并验证了北京社区糖尿病前期及糖尿病的风险评估和预警模型,具有简单易懂、方便可行的优点,推荐作为糖尿病筛查的一线方法。