Direava株式会社作为NEDO与经济产业省为强化生成式AI开发能力所实施的项目「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」的一环，致力于「外科手术支持用视觉与语言集成型AI基础模型开发」（以下简称本事业），并于近日开发出国内首款能即时理解手术状况并进行对话的外科特化型生成式AI（Surgical VLM）。 过去应用于外科领域的生成式AI，在辨识患者脏器或患部时，仅停留在通过影像辨识（眼睛）进行辅助的阶段。此次开发的外科特化型生成式AI，能像「医师的大脑」一样理解手术状况并判断「接下来该做什么」，是能与外科医师进行高度对话的划时代系统。 2026年2月20日，于庆应义塾大学医院实际在胃癌手术现场进行了实证试验，并通过满足医疗教育现场的要求水准（解剖学准确性、临床实用性、语句流畅度），成功确认了其有效性。 近年来，医疗现场面临着传承高端医疗技术的年轻人才培育课题。今后，Direava将正式启动为2026年内商业化（开始提供服务）的准备工作，并推进胃癌手术以外的实证。借此，将强力支持外科医师的培育与高端手术教育，为未来的医疗品质提升与安全性确保做出贡献。 1．背景 NEDO自2024年度起，为加速生成式AI相关的研究开发与支持，与经济产业省共同推动了GENIAC项目。GENIAC针对从通用基础模型到各领域特化基础模型的开发提供支持，截至2026年3月底，累计共有53家企业进行了生成式AI基础模型的开发。 此次取得成果的Direava是其中之一，也是源自庆应义塾大学医学部的医疗新创企业。该公司此前已针对搭载AI的程序医疗器材「手术影像辨识程序 Kinosura」※1，于2025年12月9日取得厚生劳动大臣的制造贩售核准，持续进行医疗AI及其应用系统的开发。 该公司于2025年7月获选加入GENIAC，针对外科领域的AI开发，以自研基础模型为基础，通过学习大量的术中影像与自然语言说明文本数据集，开发出具备前所未有功能、国内首创※2的外科特化型生成式AI「Surgical VLM」，并在实际手术现场验证了其成果。此外，在评估所开发的AI时，在庆应义塾大学医院的协助下，除了精确掌握手术状况外，还整理了被认为对外科医师培育至关重要的项目。 开发之外科特化型生成式AI的评估项目及性能 2．此次成果 （1）开发出具备理解手术脉络「大脑」的生成式AI 过去在外科领域应用生成式AI时，多半是利用影像辨识来锁定患者脏器或血管等的「解剖辨识（＝眼睛的功能）」。然而，针对被辨识出的信息，理解复杂的手术步骤与患部状况，并能推论与对话「接下来该做什么」、「该注意什么」的「高度状况理解（＝大脑的功能）」尚未实作，这也是该类AI面临的一大课题。 在此背景下，Direava致力于开发满足医疗教育现场要求水准的外科特化型生成式AI，并于2026年2月20日在实际手术环境下运作本AI，完成了实证试验。 此次开发的外科特化型生成式AI「Surgical VLM」，是通过学习大量高品质术中影像与结构说明文配对的数据集，以外科手术中的术中影像作为输入，辨识解剖结构与手术状况，并自动生成日文说明文本的视觉与语言集成型AI基础模型。 在本事业※3中，Direava通过让生成式AI学习医疗现场的庞大数据，成功建构出能即时掌握手术进度，并能与外科医师及医学生对话的模型。这是目前市面上既有的外科领域AI系统所不具备的功能，成功开发出全球罕见的外科特化型生成式AI。 （2）于庆应义塾大学医院进行的实证试验 为验证此次开发的外科特化型生成式AI「Surgical VLM」的临床实用性与教育效果，于2026年2月20日在庆应义塾大学医院手术室进行了实证试验。在实证实验中，于该大学医院的协助下设置了被认为是手术教育所必需的评估项目，并验证了解剖学准确性、临床实用性、语句流畅度是否达到80%以上的评估标准。通过本次试验，解剖学准确性为84.7%、临床实用性为82.9%、语句流畅度为97.4%，均达到了目标值。这不仅确认了所开发的生成式AI能精确辨识实际外科手术的进行状况，同时也证实了其在医疗教育现场的实践实用性，例如能提示手术现场所需的适当信息，以及使用专业外科术语进行自然对话等。 手术室内的实证情形 3．今后预定 Direava将持续推进针对此次开发的外科特化型生成式AI进行商业化的研究开发与实证，目标在2026年内实现商业化（开始提供服务），并将追加进行实证实验，以扩大可对应的病例范围并提升系统操作性。 此外，此次开发的外科特化型生成式AI，仅严选由日本专科医师监修的高品质医疗数据进行学习，是将生成式AI特有的幻觉（Hallucination）※4排除至极限的安全「日本原创特化型模型」。今后通过此模型的社会实作，在确保医疗数据安全保障的同时