特殊なカメラを使って目の瞳から奥深くを覗き込むと、血管や神経が写った眼底写真を撮ることが出来ます。お医者さんはこの写真を使って目の病気や血管の状態を診断します。
眼底写真の診断の自動化が出来れば、お医者さんの負担が減るだけでなく、日々のヘルスチェックをする新たなガジェットの普及につながるかもしれません。
Google社とStanford大学は以前よりディープラーニングによる眼底写真の分析を試みています（JAMA, 2016、Google Research Blog）。これを更に発展させ、284,335人のデータセットを用いて学習させ、独立した２つのデータセットを用いて検証した結果が昨年arXiv.orgで報告されました（arXiv, 2017、Google Research Blog）。
上の図表にあるように、眼底写真から『年齢・性別・血圧・BMI・喫煙歴など』を読み取ることが出来ており、その精度の高さは注目に値します。人間では写真一つからここまでの情報を引き出すのは無理だと思われ、改めて機械学習の強さを感じさせられました。
参考文献
・Deep LearningのReview (Nature, 2015)
・アルゴリズムについての先行報告 by google
Batch Normalization（arXiv, 2015、Qiita by @supersaiakujin）
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision (arXiv, 2015、Qiita by @aiskoaskosd)
・Deep learning sharpens views of cells and genes (Nature News, 2017)