Роботиката в училище: път към AI в медицината

Над 2000 ученици от 15 държави се състезават на Международната олимпиада по роботика, а няколко български отбора от Бургас се връщат с отличия. Това не е просто хубава новина за училищата им. Това е сигнал, че в България се натрупва реален капацитет по роботика и изкуствен интелект (AI) — точно от уменията, които здравеопазването отчаяно търси.

И тук идва контраинтуитивната част: много хора мислят, че AI в медицината започва от болниците. Аз смятам обратното — започва от класната стая, от онзи момент, в който ученикът прави първия си работещ прототип, записва първото си видео-демо или сглобява система, която „вижда“, „решава“ и „действа“.

Новината за бургаските ученици е добра отправна точка да поговорим за нещо по-голямо: как EdTech, роботиката и AI обучението подготвят следващите решения за медицината — от триаж и диагностика, през рехабилитация, до автоматизация на лаборатории.

Какво показва успехът на бургаските отбори

Отговорът е ясен: когато ученици печелят за технологично изпълнение, те вече мислят като инженери. А това е предпоставка да мислят и като създатели на медицински технологии, защото здравеопазването не е само „медицина“ — то е процеси, данни, устройства, софтуер и безопасност.

На олимпиадата в Австралия ученици от:

• ОУ „Александър Георгиев – Коджакафалията“
• Професионалната гимназия по компютърно програмиране и иновации

са отличени в категории като Creative Movie (Junior/Senior) и Creative Idea Junior, включително със сребърен медал и Technical Award за високо технологично ниво и инженерни решения.

Защо „Creative Movie“ изобщо има значение

Звучи като „видео конкурс“, но в технологичните състезания видеото често е стандартът за инженерна комуникация: кратко, доказуемо, структурирано представяне на проблем → решение → тест → резултат.

Това е директно преносимо в здравеопазването, където никой не купува „идея“. Купува се:

• доказан прототип,
• ясно описание на риска,
• сценарии за употреба,
• измерима полза.

Казано по-просто: ако можеш да обясниш работеща система на жури, можеш да обясниш работеща система и на болница.

„Technical Award“ е най-практичната награда

Technical Award рядко се дава за „красиви думи“. Обикновено означава, че екипът е показал:

• смислена архитектура (хардуер/софтуер),
• добър избор на сензори или компоненти,
• работеща логика за управление,
• стабилност и повторяемост.

А това са същите критерии, които по-късно се търсят в медицински устройства, роботизирани помощници и AI системи в клинична среда.

Роботика + AI: защо връзката е директна (и медицината го доказва)

Краткият отговор: роботиката е тялото, AI е мозъкът.

Роботът може да се движи, да взима предмети, да измерва, да изпълнява действия. AI дава способността да се вземат решения на база данни — изображения, сигнали, текст, глас, сензори.

Къде AI и роботика вече се срещат в здравеопазването

Дори без да влизаме в „футуристични“ сценарии, има напълно реалистични приложения:

1. Рехабилитация и физиотерапия

   • Роботизирани устройства, които водят движение и следят прогрес.
   • AI модели, които персонализират натоварването според възстановяването.

2. Болнична логистика

   • Роботи за доставка на медикаменти/материали.
   • AI за оптимизация на маршрути, избягване на натоварени коридори и безопасност.

3. Интелигентен триаж и наблюдение

   • Камери/сензори + AI, които засичат падания, необичайно поведение, риск.
   • Това е особено актуално зимата, когато спешните отделения често работят на ръба.

4. Лабораторна автоматизация

   • Роботизирани пипетиращи станции и автоматични линии.
   • AI за откриване на аномалии и контрол на качеството.

Това са системи, които изискват комбинирани умения: код, хардуер, тестове, документация, етика. Точно този микс се тренира в ученическата роботика, когато е направена както трябва.

Как EdTech прави AI обучението приложимо (а не само „теория“)

Най-важното: персонализираното обучение в технологиите работи, когато ученикът има бърза обратна връзка. Това е силата на EdTech в AI образованието.

В добре организирана програма по роботика и AI има три слоя:

1) Персонализирано обучение по темпо

Един ученик ще разбере loops за ден, друг — за седмица. EdTech платформите и добре подготвените ментори позволяват:

• различни пътеки,
• мини-проекти,
• адаптивни задачи,
• проследяване на напредък.

Резултатът е прост: по-малко отказване и повече завършени проекти.

2) Оценяване на умения, не на „зубрене“

AI в образованието има смисъл, когато измерва приложими умения:

• може ли ученикът да дебъгва,
• може ли да тества,
• може ли да обясни решение,
• може ли да работи в екип.

В технологиите това са решаващи компетенции. В медицинските технологии — още повече.

3) Проектно-базирано учене (единственото, което реално подготвя за здравеопазване)

Медицината е домейн с много ограничения: безопасност, поверителност, стандарти, реални пациенти. Проектното учене кара учениците отрано да мислят за:

• сценарий на употреба,
• ограничения,
• риск,
• качество.

Моята позиция е твърда: ако училищната роботика не стига до „работещ прототип + тестове + представяне“, тя е клуб по сглобяване, не обучение по иновации.

От ученически проект до решение за болница: практична рамка

Добрата новина за организации, училища и дори здравни структури е, че преходът не е мистерия. Ето рамка, която работи и е напълно изпълнима в България.

Стъпка 1: Изберете медицински проблем, който е „малък, но чест“

Големите теми като „диагностика на рак“ са сложни и изискват клинични данни и регулации. За старт са по-подходящи проблеми като:

• контрол на чакане и потоци (регистрация/триаж),
• напомняне за прием на терапия,
• мониторинг на рехабилитационни упражнения у дома,
• автоматизирано попълване/структуриране на документация.

Стъпка 2: Създайте прототип с ясна метрика

Без метрика няма продукт. Примери за ученически/студентски пилот:

• „системата засича грешно изпълнение на упражнение в 8 от 10 случая“,
• „видео-асистентът намалява времето за попълване на формуляр с 30%“,
• „роботът доставя консумативи за под 5 минути по маршрут“.

Стъпка 3: Вградете етика и защита на данни още в началото

AI в здравеопазването живее и умира от доверие. Ако има камери/глас/данни:

• минимизирайте събирането,
• анонимизирайте,
• използвайте локална обработка, когато може,
• дефинирайте кой има достъп.

Това е и прекрасна образователна тема — учениците разбират, че „можем“ не значи „трябва“.

Стъпка 4: Тествайте с реални потребители (без да пипате клинични данни)

Ранните тестове могат да са с:

• медицински сестри (за процес),
• администратори (за документи),
• рехабилитатори (за упражнения),
• пациенти доброволци (за UX),

без да се влиза в чувствителни данни. Това пак дава огромна стойност.

Един работещ принцип: първият пилот в здравеопазването трябва да спести време на екипа, не да го натоварва.

„Хората“ са по-важни от технологиите: какво да направим през 2026

Декември е сезон на равносметка и планиране. Ако през 2026 искаме повече български решения с AI в здравеопазването, трябва да инвестираме в хора — ученици, учители, ментори и партньорства.

Ето какво реално работи (и съм го виждал да дава резултат):

• Училища + местен бизнес: компании осигуряват менторство и оборудване, училищата дават таланта и дисциплината.
• Училища + болници (наблюдателни партньорства): болницата дава проблеми от практиката, без да става „тестова лаборатория“.
• Малки грантове за прототипи: дори 1000–3000 лв. на екип правят разликата между „идея“ и „демо“.
• Портфолио вместо диплома: прием и стажове на база реални проекти.

Успехът на бургаските ученици е добър пример как изглежда тази траектория, когато има среда и последователност.

Следващата вълна AI в медицината ще говори български, ако ѝ дадем шанс

Българските ученици, отличени на Международната олимпиада по роботика, показват нещо много практично: имаме млади хора, които могат да строят технологии, а не само да ги ползват. Ако свържем това с правилна EdTech стратегия и реални нужди на здравната система, резултатът не е „някога“. Резултатът е пилотни решения в рамките на учебна година.

Ако работите в здравна организация, училище, община или технологична компания, най-смисленият следващ ход е прост: изберете един процес в здравеопазването, който губи време, и го превърнете в ученически/менторски проект с ясна метрика. Така се раждат кадри. Така се раждат и продукти.

Финалната мисъл, която си струва да остане: AI в здравеопазването няма да бъде „вкаран“ в системата със заповед. Той ще бъде построен от хора, които са се научили да мислят инженерно още в училище.