Googleが結核スクリーニング向け基盤モデルを展開

Google Researchは、結核の早期発見で放射線科医や画像インフラが不足している点を課題に挙げている。2019年にRadiologyで深層学習が経験豊富な放射線科医並みの性能で活動性肺結核を検出できると示し、2021年にはStop TB Partnershipの評価で上位のアルゴリズムに位置づけられた。2024年9月にはNEJM AIで前向きの多施設検証を報告している。 研究成果の製品化は、プレトリアに拠点を置くNexus AIが担った。同社はEU MDR 2017/745に基づくCE MDR class IIb認証とISO 13485を取得し、FINDとWHO PQ取得に向けた合意も結んでいる。米国FDAの承認に向けた手続きも進行中とされる。南アフリカ、シエラレオネ、コートジボワールの3カ国を含む6カ国で約40施設に導入され、90人超の臨床医が25,000枚超を評価した。判定までの時間は数週間から45秒未満になり、最終判断は医療従事者が行う。無料スクリーニングは3,000件超で、年間10,000件の提供を目標にしている。 南アフリカのMponeng Gold Mineでは、携帯型デジタルX線装置とオフラインAIを地下4キロメートルに持ち込んだ。鉱夫は現場で数秒でスクリーニングされ、結核の疑いがあれば確定の分子検査へすぐ回される。スクリーニング、トリアージ、確定検査を1回の訪問で行える。 個別の提携だけでは限界があるとして、Health AI Developer Foundations（HAI-DEF）では胸部X線の埋め込みと軽量な視覚言語モデルMedSigLIPを公開した。さらに4Bと27BのオープンウェイトのマルチモーダルモデルMedGemmaを公開し、ローカルのデバイス上でも動作する。ダウンロードは1,000万回を超えた。インドネシア保健省は年間5,000万人のスクリーニングを目標に、国内の胸部X線でMedGemmaとMedSigLIPをファインチューニングしている。 咳の音を使うHeARは3億以上の音声セグメントで学習され、スマートフォンのマイクで非侵襲のスクリーニングを可能にする。ザンビアのCIDRZ、ガーナのAurum Institute、HELINAとの共同研究で臨床エビデンスの構築が進んでいる。

Google Research Blogより

推移を表示するための継続的な観測データがまだ足りません。