新能源・產業技術綜合開發機構（NEDO）
外科 AI 將手術依據化為語言
外科 AI 的障礙，不在於找出器官的準確度，而在於能否將熟練醫師判斷的理由移轉到其他現場。迪利巴在大學醫院的手術室實證外科專用 AI，並獲得專科醫師評定的 84.7％ 解剖學準確度。只要安全性獲得實證、監管審批到位，地方手術室的年輕醫師就有可能用日語確認操作的理由與下一個確認流程。
內視鏡手術的 AI 即使能從影像中找出器官或血管，也無法處理目前正在進行什麼操作，以及為什麼需要下一個判斷。熟練外科醫師的判斷，已深深嵌入其個人經驗中。對年輕醫師或地方醫院而言，教育機會與經驗的差距，可能導致患者接受的醫療出現差異。
讀懂手術脈絡的 AI
視覺語言整合模型（visual-language model）是一種能觀看影像或影片，並以語言針對其內容提問或回答的 AI。在手術影片中，出血、煙霧、器械遮擋，以及患者個體之間的解剖差異，都使得光是觀看影像便十分困難。此外，影像上看似合理的說明，與對患者而言安全的建議，是兩個不同的問題。要在臨床上使用，除了性能之外，也需要在不同醫療機構與手術方式中進行驗證、針對故障設計安全機制，以及接受監管審查。
將操作理由與下一個流程化為語言
迪利巴打造了將手術影片與外科知識連結起來的日語外科專用視覺語言整合模型。它不只處理影片中出現的對象，也以語言處理目前進行的操作、其依據，以及下一個流程。外科醫師將專業資料分為 Object（對象）、Action（操作）、Reason（理由）、Plan（計畫）4 個類別，用於調整 AI。
該公司在大學醫院的手術室進行即時實證；依該公司的評估，外科專科醫師評定的解剖學準確度為 84.7％，臨床實用性為 82.9％。該公司表示，這是日本國內首個能即時理解手術狀況並進行對話的外科專用生成式 AI 開發與臨床實證。迪利巴在新能源・產業技術綜合開發機構（NEDO）與經濟產業省的 GENIAC 計畫中取得的成果，獲得 CEATEC AWARD 2026 創新獎。
在手術室共享知識的條件
如果這項準確度能跨越手術種類與醫院維持，並符合安全性與藥事上的要求，地方核心醫院的手術室裡，年輕醫師便能一邊觀看內視鏡畫面，一邊用日語確認眼前可見的結構、需要注意的理由，以及下一個要確認的流程。首先，該公司以向年輕外科醫師、醫學生及地方核心醫院提供手術教育為目標。未來則考慮在完成藥事程序後，協助提供術中資訊與確認，並進一步擴展至部分自動化。
不過，專科醫師評定達到 80％ 多，並不足以成為把手術中不容出錯的判斷交給 AI 的依據。前提是要在多種手術方式中證明安全性，並取得監管審批。外科醫師多年來在身旁工作、傳授的知識，能否轉移到教育資料與對話系統中？跨越這道障礙時，AI 將從在影像中找出器官的工具，變成共享判斷理由的工具。