El aumento de la diabetes plantea un importante desafío de salud global, especialmente en Omán y en el Medio Oriente. La detección temprana de la diabetes es crucial para una intervención proactiva y una mejora en los resultados de los pacientes. Esta investigación aprovecha el poder del aprendizaje automático, específicamente las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs), para desarrollar un innovador modelo 4D CNN dedicado a la predicción temprana de la diabetes. Se utiliza un conjunto de datos específico de la región de Omán para mejorar los resultados de salud de las personas en riesgo de desarrollar diabetes. El modelo propuesto muestra una precisión notable, logrando una precisión promedio del 98.49% al 99.17% a lo largo de varias épocas. Además, demuestra excelentes puntuaciones F1, recall y sensibilidad, destacando su capacidad para identificar casos verdaderos positivos. Los hallazgos contribuyen al esfuerzo continuo para combatir la diabetes y allanan el camino para futuras investigaciones sobre el uso del aprendizaje profundo para la detección temprana de enfermedades y la atención médica proactiva.