A method for analyzing an iris image and a retina image through artificial intelligence to diagnose diabetes and pre-symptoms on a smartphone according to an implementation of the present invention comprises: a step that a user terminal acquires a photographing image which photographed an eye of a user； a step that the user terminal pre-treats the photographing image in order to extract a region of interest； a step that the user terminal enlarges the resolution of the extracted region of interest； a step that the user terminal compresses the region of interest to be transmitted to a server by using a library to reduce the amount of data； a step that the user terminal performs user authentication through the iris image； a step that the user terminal encodes the data of the iris image and the retina image to be stored in the server； a step that the server learns an artificial neural network to diagnose diabetes and pre-symptoms based on the stored data； and a step that the user terminal predicts the probability of a diabetes outbreak by using the learned artificial neural network. Here, the step that the photographing image is pre-treated further comprises a step that the area which is not extracted as the region of interest in the photographing image is rendered grey such that only the region of interest may be extracted. Furthermore, the step that the probability of a diabetes outbreak is predicted may further comprise a step of predicting the type of diabetes based on the location and shape of a lesion area.본 발명의 일실시예에 따른 스마트 폰 상에서 당뇨병 및 전조 증상을 진단하기 위해 홍채 영상 및 망막 영상을 인공지능으로 분석하는 방법은, 사용자 단말에서, 사용자의 눈을 촬영한 촬상 영상을 획득하는 단계； 상기 사용자 단말에서, 관심 영역(Region of Interest)을 추출하기 위해 상기 촬상 영상을 전처리하는 단계； 상기 사용자 단말에서, 추출된 상기 관심 영역의 해상도를 확장시키는 단계； 상기 사용자 단말에서, 서버로 전송될 상기 관심 영역에 대해, 데이터량을 감소시키기 위한 라이브러리를 이용하여 압축하는 단계； 상기 사용자 단말에서, 상기 홍채 영상을 통해 사용자 인증을 수행하는 단계； 상기 사용자 단말에서, 상기 서버에 저장될 상기 홍채 영상 및 상기 망막 영상의 데이터를 암호화하는 단계； 상기 서버에서, 저장된 상기 데이터에 기초하여 상기 당뇨병 및 상기 전조 증상의 진단을 수행할 인공 신경망을 학습하는
