«Известия» собрали проекты старшеклассников, направленные на спасение жизней и охрану здоровья.
Старшеклассники разработали умный браслет для распознавания эпилептических приступов, систему обнаружения жестов помощи с автоматической фиксацией инцидентов и компьютерную модель для оптимизации работы скорой помощи. Эти разработки уже проходят тестирование и в будущем могут быть внедрены в городскую инфраструктуру. Всемирный день оказания первой помощи отмечается ежегодно во вторую субботу сентября. К этой дате ученики московских школ подготовили инновационные проекты, направленные на спасение жизней и сохранение здоровья.
Браслет для отслеживания эпилептических приступов
Ученица 11-го инженерного класса школы № 2086 Алексей Емельянов создал прототип умного браслета для людей с эпилепсией. Устройство постоянно отслеживает движения пользователя, автоматически фиксируя изменения в двигательной активности и анализируя данные с помощью встроенной модели машинного обучения. Если браслет обнаруживает резкие, хаотичные и высокоамплитудные колебания по нескольким осям, он автоматически отправляет уведомление медицинским службам и экстренным контактам, указанным в телефоне, о возможном начале генерализованного судорожного приступа.
— Я собрал и проанализировал несколько сотен образцов движений, более 200 из которых имитировали приступ. Остальные были записаны во время обычной повседневной активности — ходьбы, жестикуляции и других естественных движений. Эти данные позволили обучить систему отличать опасное состояние от обычной физической активности с точностью до 97,8%, — рассказал автор проекта.
При ложном срабатывании владелец может отменить тревожный сигнал через мобильное приложение. Если подтверждение не поступает, система отправляет СМС и совершает звонок на заранее указанный номер. Кроме того, на браслете есть кнопка SOS: её можно нажать при приближении приступа, чтобы самостоятельно подать сигнал тревоги.
Обнаружитель жестов помощи
Еще одно устройство разработала ученица 11-го инженерного класса школы № 2120 Анна Полякова. Она создала «Детектор жестов помощи» — систему, которая крепится на стену и в режиме реального времени распознает специальный жест. После этого устройство подает громкий звуковой сигнал на месте происшествия и отправляет фотографию через бота в мессенджере.
Первоначально проект разрабатывался для борьбы с буллингом в школах. Поэтому в настоящее время система направляет сигнал тревоги социальному педагогу, однако её можно перенастроить для использования в других общественных местах — например, на вокзалах, в аэропортах, метро, торговых центрах и других местах массового скопления людей, где безопасность особенно важна.
— Кроме оперативной обработки информации и подачи сигнала тревоги, устройство мгновенно фиксирует доказательства, что затрудняет попытки скрыть инцидент или переложить вину на другого человека. В будущем я планирую расширить функциональность системы и внедрить специальные карточки для отключения тревоги сотрудниками, поскольку кнопки помощи иногда могут срабатывать случайно. Затем систему нужно будет протестировать в школе, чтобы выявить недоработки и сделать из неё готовый продукт, — рассказала автор проекта.
Модель оптимизации для скорой помощи
Ученицы 11-го IT-класса школы на проспекте Вернадского Ольга Оленина, Софья Зятнина и Вероника Гостева стали победителями конференции «Инженеры будущего» с технологией оптимизации системы скорой медицинской помощи.
— Службы скорой помощи ежедневно обрабатывают огромное количество вызовов. Мы решили рассчитать, как строительство подстанции в районе, где находится наша школа, — Тропарево-Никулино — могло бы помочь медикам и людям, которым требуется помощь, — объяснила Ольга Оленина.
Старшеклассницы изучили район, проанализировали его географию, транспортную доступность и демографические показатели. На основе этих данных они разработали агент-ориентированную имитационную модель, учитывающую плотность застройки, дорожные узлы, тяжесть вызовов и время суток.
Школьницы выбрали место для здания, создали компьютерную симуляцию работы службы скорой помощи и провели сценарные эксперименты. Кроме того, ученицы посчитали, какое количество вызовов получают ближайшие подстанции во время пиковой нагрузки, и сравнили его с реальной пропускной способностью. Таким образом, авторы смогли рассчитать необходимое количество медицинских бригад и машин на подстанции.
В будущем разработка может помочь урбанистам и городским властям оценивать потребность в строительстве новых подстанций — например, в районах с активной застройкой или на территориях, обновляемых по программе реновации. Модель уже прошла тестирование в лаборатории компьютерного моделирования социально-экономических процессов Центрального экономико-математического института РАН и получила высокую оценку его директора.
Фото: hi-tech.mail.ru