Inspirationsbank
AI til billeddiagnosticering
Fag/uddannelse: Alle (dette forløb er lavet til talentudvikling og giver eleverne specialviden, de ikke får i deres daglige undervisning).
Udfordringen
Elever kender AI primært som chatbots og billedgeneratorer. Men AI kan noget større – den kan lære at genkende mønstre i komplekse datasæt og hjælpe fx læger med at diagnosticere sygdomme. Problemet er, at machine learning ofte fremstår abstrakt for elever.
Løsningen
Eleverne fik rollen som medarbejdere i Googles forskningsafdeling “Deep Mind” og skulle træne deres egen AI til at skelne mellem syge og raske celler. De brugte Teachable Machine, der er et gratis værktøj fra Google, hvor man selv træner machine learning-modeller ved at uploade billeder. Programmet lærer at genkende forskelle mellem billederne og kan derefter klassificere nye billeder. Forløbet viste både hvordan machine learning virker, og hvordan AI bruges i sundhedssektoren til diagnostik.
Hvordan det gik
Eleverne synes det var spændende. Flere elever ville dog teste flere parametre samtidig. Det krævede vejledning i at fastholde metoden: Justér ét parameter ad gangen og test effekten, før du går videre.
Sådan gør du
- Introducer machine learning med konkrete eksempler fra fx sundhedssektoren.
- Lad eleverne arbejde i Teacheable Machine med fx analyse af raske og syge celler.
- Afslut med diskussion om etiske dilemmaer i AI-diagnostik.
Udviklet af: dc@eucnord.dk og lmv@eucnord.dk (skrevet i feb. 2026)
Del af projektet: AI på ungdomsuddannelserne. Find flere AI-idéer her.