機器學習可以用來識別人臉、駕駛汽車，甚至可以識別系外行星，現在Google研究人員開發一種機器學習方法，可根據人們的視網膜影像來預測血壓、年齡和吸煙狀況，這些數據甚至足以辨識心臟病發的時間。

據報導，Google使用的是卷積神經網絡技術，卷積神經網絡是用于識別照片中物體的生物啟發系統，能夠更像人腦一樣分析整體影像，理解圖象的內容，而且會愈來愈精通。

Google先前使用神經網絡創建一個名為DeepVariant的工具，可以掃描DNA序列，找到其它方法可能會遺漏的小突變。西雅圖Allen Institute for Cell Science研究人員也正在使用神經網絡從顯微鏡中自動識別3D影像中的細胞器，計算機可為細胞器上色，免除對細胞染色的需要。

為了開發視網膜掃描神經網絡，Google需要大量數據。研究人員使用來自284，335名患者的視網膜影像來建立資料庫，之后使用2個不同的數據集，分別涵蓋12，026和999名患者影響，驗證深度學習能力。這是一個重要的步驟，顯示Google的模型可以準確預測健康指標。

光就視網膜影像，該模型可確認年齡誤差在3歲以內，性別準確率達97%，吸煙狀況準確率達71%，血壓誤差在11.23mmHg之內，以及發生心臟病的可能性，準確度也高達70%。

這項研究還未在正式刊物發表，意即尚未經過同行評審，其它研究人員還需要仔細檢查模型并驗證結果，但這項發現對醫學界來說可能是一個福音。即使不是100%準確，但視網膜掃描是一個簡單且非侵入性的程序，可以提供醫生更多的參考數據。