16-летний подросток по имени Кавья Коппорапу использовала обычный смартфон, 3D-печать и искусственный интеллект для разработки портативной недорогой диагностической офтальмологической системы.

3D-напечатанная портативная офтальмологическая система для смартфона

Как разрабатывалась система?

Коппорапу – девушка из Вирджинии, которая с самого детства интересовалась компьютерными науками и программированием. В последние годы ее увлечение начало перерастать во что-то большее, так что она стала основателем некоммерческой организации «Женская компьютерная лига». Одним из ее спонсоров является Amazon Web Services. Юная Кавья также проводит обучающие семинары для малоимущих детей.

3D-напечатанная портативная офтальмологическая система для смартфона

В прошлом месяце она представила на конференции O’Reilly диагностическую систему, помогающую определять диабетическую ретинопатию. Именно эта болезнь начала проявляться у дедушки Кавья, живущего в Индии.

Девушку заинтересовало данное заболевание, и она выяснила, что из 415 миллионов человек, страдающих от диабета, у одной трети развивается диабетическая ретинопатия. Зачастую заболевание проходит без особых симптомов, что приводит к тяжелой форме и потере зрения. Если же вовремя диагностировать диабетическую ретинопатию, ее можно вылечить медикаментозным путем или же посредством хирургического вмешательства.

3D-напечатанная портативная офтальмологическая система для смартфона

Особенности диагностики

Коппорапу заинтересовалась вопросом диагностирования заболевания, особенно в таких бедных странах как Индия. В поисках недорогого и простого способа диагностики девушка обратилась за помощью к аддитивным технологиям. Так и появилось на свет приложение Eyagnosis. Оно отлично синхронизируется со смартфонами и предполагает использование 3D-напечатанного объектива.

3D-напечатанная портативная офтальмологическая система для смартфона

В основу приложения положения специальная архитектура машинного обучения — сургуляционная нейронная сеть или CNN. Также девушка использовала ResNet-50, разработанный исследователями Microsoft, для создания своей сети. NIH (Национальные институты здоровья) предоставили ей свою базу данных EyeGene, откуда Кавья взяла 34 000 сканирований сетчатки глаза. Таким образом, удалось «обучить» систему распознавать признаки болезни в фотографиях глаза, делая предварительный диагноз.

Чтобы запустить Eyagnosis, его нужно вначале установить на смартфон. Также необходимо установить и трехмерный печатный объектив. Именно он выполняет сканирование сетчатки.  Несмотря на то, что система была разработана подростками, больница Aditya Jyot Eye в Мумбаи согласилась протестировать приложение Eyagnosis.

Источник

Другие интересные новости