眼膜图像可使计算机预测一个人是否马上发作心脏病。图片来源：Paul Parker

　　人们常说，眼睛是心灵的窗户。但谷歌公司的研究人员将其视为个人健康的“指示器”。这个技术巨头正通过分析人类视网膜的照片，利用深度学习预测一个人的血压、年龄和吸烟状况。谷歌公司的计算机利用血管排列收集线索。同时，一项初步研究表明，这些机器能利用此类信息预测一个人是否有患上心脏病的风险。

　　最新研究依靠的是卷积神经网络——一种正在改变生物学家分析图像的深度学习算法。科学家正利用该方法寻找基因组中的突变，并且预测单个细胞布局的变化。谷歌公司的方法是新的深度学习应用浪潮（让图像处理变得更加简单和通用）的一部分，并且不久前在一篇预印本中得以描述。该方法甚至能辨别被忽略的生物学现象。

　　“之前，将机器学习应用于很多生物学领域是不切实际的。”位于美国加州山景城的谷歌研究院工程总监Philip Nelson介绍说，“现在，你可以了。但更让人激动的是，如今机器能发现之前人类可能无法看到的东西。”

　　与此同时，来自西雅图艾伦细胞科学研究所的细胞生物学家正利用卷积神经网络，将通过光学显微镜捕捉的灰色的细胞平面图像转换成细胞的一些器官用彩色被标识出来的3D图像。该方法消除了给细胞着色的需求。着色是一个需要更多时间和复杂的实验室过程，并且可能破坏细胞。去年12月，一个团队发表了一项先进技术的细节。该技术仅利用一些数据，比如细胞轮廓，便能预测更多细胞组分的形状和位置。

　　“如今你看到的是，机器学习在完成同成像相关的生物学任务上正经历一场史无前例的变化。”麻省理工学院—哈佛大学布罗德研究所成像平台负责人Anne Carpenter表示。2015年，她带领的跨学科团队开始利用卷积神经网络处理细胞成像。如今，这一网络能处理该中心约15%的图像数据。据Carpenter预测，此方法将在几年内成为该中心主要的处理模式。