A gépi tanulás alapú mesterséges intelligencia (MI) egyik legjelentősebb ága a mélytanulás, melynek alapjait a mesterséges neurális hálózatok jelentik. A mélytanuló rendszerek nagy mennyiségű adatfeldolgozást és komplex folyamatok hatékony modellezését teszik lehetővé. Számos tudományterületen alkalmaznak mélytanuláson alapuló megoldásokat: önvezető autók, városirányítási rendszerek, orvostudomány. A neurális hálózatokban hihetetlenül nagy potenciál rejlik, hiszen segítségükkel számos betegség könnyen elemezhető, ezáltal nagy eredményeket érhetünk el a gyógyszerkutatásban, agykutatásban vagy a rákkutatásban. Napjaink egyik leggyakoribb gyógyíthatatlan, krónikus betegsége a diabétesz, hétköznapi nevén: cukorbetegség. A magas vércukorszint veszélyeztetheti a megfelelő látást, és olyan súlyos szembetegségek kialakulásához is vezethet, mint a diabetic retinopathy, azaz diabéteszes retinopátia. Ezen betegség elsősorban a retinát, a szem hátsó részének fényérzékeny szövetrétegében lévő ereket támadja meg, ami akár látásvesztést és vakságot is okozhat. Dolgozatom során egy olyan neurális architektúra alapú rendszer tervezését, fejlesztését tűztem ki célul, amely képes retinaképek feldolgozására, osztályozására mélytanuló eljárások alkalmazásával. A cél olyan gépi tanuló modellek építése, amelyek képesek automatikusan kiszűrni és azonosítani a potenciális betegeket, illetve információt tudnak nyújtani az állapot súlyosságáról. Ha ezen kezdeményezés sikerrel jár, a szegényebb régiókban is (főleg a vidéki területen élők körében, ahol az orvosi szűrést nehezebb elvégezni), sikerül kimutatni és megelőzni az élethosszig tartó vakságot.