“用信息工程技术助力医疗”——专访寺本笃司教授

 

可以请您先介绍一下自己吗？

我是本校毕业生，毕业于电气电子工程学科。研究生毕业后，我进入企业从事了约十年的研发工作；之后转到一所医疗类大学任职，并于 2023 年度来到名城大学信息工程学部就任。我从学生时代起就喜欢动手做东西和捣鼓电脑，从小学起就开始做电子制作和编程。

如今我的兴趣爱好大体没什么变化，不过最近迷上了自制键盘。我买来各种轴体和键帽，正在摸索适合自己的部件组合。

 

请介绍一下您的专业领域及其有趣之处。

我的专业领域是医疗 AI。我们用 AI 解析医院采集的患者 X 光片、CT 扫描等医疗数据，开发检测疾病、对疾病进行细致分类的方法。我们引入各种图像处理技巧与 AI 技术，处理人体的二维、三维图像并得出结果。

需要注意的是，最终诊断并非由 AI 作出，而是由医生参考 AI 的解析结果来做出判断。由于是在计算机的辅助下进行诊断，医疗 AI 技术有时也被称为“计算机辅助诊断技术”（Computer-Aided Diagnosis，CAD）。

这项研究最大的魅力在于，能够用我们所擅长的信息工程技术，为拯救生命尽一份力。与医生和医疗工作者一起推进研究，当那些过去难以诊断的病症借助 AI 得以诊断时，那份喜悦是难以言表的。

另一个魅力在于能够接触最前沿的 AI 技术。研究室里配备了大量 AI 研究所需的高性能计算机，我们毫不吝惜地运用最新的 AI 技术，和学生们一起努力钻研，力求哪怕多提取出一点点有助于患者诊断和治疗的信息。

 

请介绍一下您最近的研究课题。

最近我做了很多生成式 AI（generative AI）的研究。比如，我们在研究从医用图像自动生成诊断报告。胸部 X 光检查想必大家都会定期做，而医生要逐一查阅这些片子并撰写诊断报告。对本就忙碌的医生而言，这是一项相当繁重的工作。为此，我们研究把胸部 X 光图像输入 AI 进行图像解析，再借助 GPT 等自然语言处理 AI，自动生成诊断报告。

反过来，我们也在研究利用图像生成 AI 技术，根据医生撰写的文本生成医用图像。这有助于在无需顾虑患者隐私的前提下，为 AI 制作训练数据。

 

在这里学到的知识和技能，毕业后对学生会有怎样的帮助？

在大学里，大家会广泛学习信息工程的基础知识。信息世界技术更迭极快，但大学所学的基础技术，是各位同学将来在社会上大展身手的根基。其中许多东西即便时代变迁也具有普适性，无论进入哪个领域都能派上用场。

此外，到了高年级，不仅有课堂学习，还会通过小组学习等培养解决问题的能力；当你走上社会，真正作为项目的一员参与工作时，这些一定会派上用场。

如今，生成式 AI 已经能编写基础代码，但在大学所掌握的基础知识和实践能力的基础上运用生成式 AI，想必能够开展更高水平的研究开发。

 

请谈谈您对名城大学信息工程学部学生的印象。

我的印象是，善于有条理地推进事情的学生很多。收到指示后，他们往往不会立刻动手，而是先冷静地做一番调查，再着手工作。虽然我到任时间还不长，但我希望通过悉心指导，把名城大学学生的优点不断激发出来。