Как шестиклассница из Москвы научила компьютер диагностировать болезни глаз

Информатика — это больше не скучные уроки про давно устаревшие языки программирования. С новыми технологиями дети получают возможность делать по-настоящему интересные вещи. Ученица шестого класса московской школы № 1517 с помощью облачной платформы Microsoft Azure создала проект на основе искусственного интеллекта — когнитивный медицинский сервис для диагностики заболеваний глаз. Академическая программа для разработки подобных проектов была предоставлена в рамках курса STEM от Microsoft.

«Мы научили компьютер ставить один из трех диагнозов»

Даша Рашитова, ученица 6-го класса школы № 1517

В пятом классе на уроке информатики мы проходили тему «Искусственный интеллект». В качестве практической работы учили компьютер отличать кошек от собак — загружали в проект подготовленные заранее фотографии кошек и собак и прописывали тег (#кошка или #собака).

Потом мы ставили программу на «быстрое обучение» (только так можно было успеть за один урок), и буквально за несколько секунд компьютер обрабатывал загруженные фотографии. Там еще встроена функция «долгое обучение», это около шести часов, которая позволяет программе лучше изучить объект.

Потом мы проверяли качество обучения программы — нажимали на кнопку Quick Test и загружали тестовую фотографию кошки или собаки. Если на всех картинках животные были разные, компьютер четко определял, что это 100% кошка или собака. Но если загрузить в программу только черных кошек и только белых собак, а потом показать белую кошку, то на тестировании компьютер может c вероятностью 10% ошибиться и сказать, что это собака.

В начале этого учебного года я узнала, что в нашей школе есть проектный кружок, и записалась вместе с одноклассницей. Елена Игоревна, руководительница кружка, предложила нам сделать проект по теме искусственного интеллекта. Мы выбрали медицинскую сферу — определение расстройства глаз. Нам надо было научить компьютер отличать больной глаз от здорового.

Я загрузила в программу Custom Vision AI 20 фотографий здоровых глаз и 20 больных. Со здоровыми глазами проблем не было: я фотографировала одноклассников и загружала. А больные глаза, так как никто не ходит в школу, когда болеет, было найти проблематичнее. Поэтому я брала изображение из энциклопедий и надежных медицинских интернет-ресурсов.

Потом мы решили сделать проект более сложным и разбили фотографии больных глаз на группы: конъюнктивит, ячмень (по-научному — hordeolum) и уставшие (или синдром сухого глаза) — это самое распространенное недомогание.

Чтобы компьютеру было еще сложнее, мы добавили заведомо ошибочные изображения — нарисованные глаза и глаза животных

Сейчас практическая часть проекта завершена, компьютер натренирован и умеет определять один из этих трех диагнозов. Чтобы сделать программу доступной для всех, Елена Игоревна связалась со специалистом, который в следующем году поможет мне сделать приложение для мобильного телефона, в котором программа будет работать.

Пока я не умею делать приложения, но этот специалист, насколько я поняла, хочет провести конференцию в нашей школе и рассказать учителям и ученикам, как их создавать.

«Мы хотели простым языком объяснить, как работает искусственный интеллект»

Елена Давыдова-Мартынова, учитель информатики и руководитель лаборатории и инновационных образовательных проектов школы № 1517

Мы сотрудничаем с отделом академических образовательных программ компании Microsoft с 2011 года. В частности, участвуем в программе Showсase Schools, в рамках которой проводятся летние лагеря. В 2018 году в таком лагере в Афинах несколько наших учеников и педагогов прошли полный курс по созданию чат-ботов, когнитивных технологий и машинного обучения.

В начале прошлого учебного года мы получили все необходимые технологии и использовали два сервиса, работающие на платформе Azure: Custom Vision AI и QnA Maker, чтобы показать детям, как создавать искусственный интеллект своими руками.

Нашей главной задачей было простым и понятным языком объяснить, как работают искусственный интеллект и когнитивные сервисы. Поскольку одно из направлений предпрофессионального образования в школе № 1517 — медицинские классы, мы стараемся подводить ребят к тому, чтобы их проекты так или иначе были связаны с медициной.

Даша, например, основываясь на знаниях, полученных в рамках курса STEM, научила машину отличать больной глаз от здорового, а больные глаза —дифференцировать. Это рабочий действующий сервис: туда можно загрузить свой глаз, и компьютер скажет, есть ли у него признаки конъюнктивита, ячменя или синдрома сухого глаза.

Девочка из девятого классе сделала эмо-бота, когнитивный распознаватель эмоций. А с учениками старших классов на основе инструмента QnA Maker мы создаем сейчас медицинский чат-бот. Дети сами выстраивают алгоритмические ветви для ответов и вопросов. Наш чат-бот не занимается диагностикой, но может подсказать пожилому человеку, когда померить температуру, проанализировать показатели давления, какому врачу позвонить, где найти телефон.

Инструменты, встроенные в облачный сервис Azure, удобны настолько, что не имеют никакого возрастного ограничения. Все это очень интересно и нравится детям, потому что это не просто теория, а знания, которые можно применить на практике и увидеть результат.