谷歌及其子公司Verily的科学家们发现了一种利用机器学习来评估一个人患心脏病风险的新方法。通过分析病人眼睛后部的扫描结果，该公司的软件能够准确地推断出包括个人的年龄、血压以及他们是否吸烟等在内的数据，从而预测他们患心脏病的风险。 

　　为了训练这个神经网络，他们使用了将近30万张带有心脏病相关信息（比如年龄、吸烟状况、血压和体重指数）的视网膜图像。该系统经过训练后，又在另外1万3千张图像上进行应用，以了解它是如何运作的。仅通过观察视网膜图像，该算法给出的患者年龄与其真实年龄的差距一般在3.5年内。它在估计病人的血压和体重指数方面也做得很好。 

　　来源：Ars Technica 

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