1997年，在施教授的指導下，高蔚設計了“人工神經網絡在疾病篩查中的應用研究”這項課題。3年來，他們以糖尿病這一嚴重危害人類健康的慢性病、多發病爲例，採用已有人羣（3280人）的糖尿病流行病學普查資料，對人工神經網絡在疾病篩查中的應用潛力進行了研究。
該研究的基本思路爲：採用幾個非常易於獲得的與糖尿病狀態密切相關的指標，如年齡、糖尿病家族史、身高、體重、腰圍、臀圍等，利用人工神經網絡卓越的模式識別能力，在血糖測定之前對血糖狀態進行初步篩查，排除部分極可能在血糖測定中獲得陰性結果的正常個體，只有那些經網絡判爲異常的個體才接受血糖測定，進入糖尿病的正式篩查。結果顯示：測試組中，網絡輸出異常者佔總篩查人數的54.9％，檢出的血糖值呈陽性的人佔已知病人總數的90.0％。這意味着用該方法篩查糖尿病，只需對目標人羣中54.9％的個體進行血糖測定，就能發現原人羣中90％的血糖異常者，可節約近一半的血糖測定費用及工作量，直接成本效益是現有方案的1.6倍。
