　従来の外科領域向けAIは、画像認識によって臓器や患部などを特定する補助機能にとどまっていた。今回開発された視覚、言語統合型AI基盤モデルは、大量の術中画像と構造説明文のペアを学習しており、手術の文脈を頭脳のように理解して「次に何をすべきか、何に気を付けるべきか」を推論できる。これにより、外科医や医学生とのリアルタイムでの高度な対話が可能となった。

　慶應義塾大学病院で実施された胃がん手術の実証試験では、医療教育現場の要求水準をクリアするか検証した。解剖学的正確性、臨床的有用性、文章の流ちょう性の評価で、80％以上を満たすかどうかを試験した。

手術室での実証の様子［クリックで拡大］出所：Direava

　その結果、解剖学的正確性が84.7％、臨床的有用性が82.9％、文章の流ちょう性が97.4％を記録し、いずれも目標値の80％を上回った。日本の専門医が監修した高品質なデータのみを学習させることで、生成AI特有の誤情報（ハルシネーション）も極限まで排除している。

開発した外科特化型生成AIの評価項目および性能［クリックで拡大］出所：Direava

　同事業は、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）と経済産業省が実施する生成AI開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の一環となる。今後、同年中のサービス提供に向けた準備を本格化し、対応可能な症例の拡大や操作性の向上に向けた追加実証を進める。

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