Google Research, IDWeek 2026에 맞춰 결핵 스크리닝에 기반 모델을 활용해 온 경과 공개

Google Research는 결핵의 조기 발견에서 영상의학과 전문의와 영상 인프라가 부족한 점을 과제로 꼽았다. 2019년에는 Radiology에서 딥러닝이 경험이 풍부한 영상의학과 전문의와 맞먹는 성능으로 활동성 폐결핵을 검출할 수 있음을 보였고, 2021년에는 Stop TB Partnership의 평가에서 상위 알고리즘으로 자리매김했다. 2024년 9월에는 NEJM AI에 전향적 다기관 검증 결과를 보고했다.

연구 성과의 제품화는 프리토리아에 거점을 둔 Nexus AI가 맡았다. 이 회사는 EU MDR 2017/745에 따른 CE MDR class IIb 인증과 ISO 13485를 취득했고, FIND 및 WHO PQ 취득을 위한 합의도 체결했다. 미국 FDA 승인 절차도 진행 중이라고 한다. 남아프리카공화국, 시에라리온, 코트디부아르를 포함한 6개국 약 40개 시설에 도입되었으며, 90명이 넘는 임상의가 25,000장이 넘는 영상을 평가했다. 판정 시간은 수 주에서 45초 미만으로 단축되었고, 최종 판단은 의료진이 내린다. 무료 스크리닝은 3,000건을 넘었으며, 연간 10,000건 제공을 목표로 하고 있다.

남아프리카공화국의 Mponeng Gold Mine에서는 휴대형 디지털 X선 장치와 오프라인 AI를 지하 4킬로미터까지 가지고 들어갔다. 광부들은 현장에서 수 초 만에 스크리닝을 받으며, 결핵이 의심되면 확진을 위한 분자 검사로 바로 넘어간다. 스크리닝, 분류, 확진 검사를 한 번의 방문으로 모두 수행할 수 있다.

개별 협력만으로는 한계가 있다고 보고, Health AI Developer Foundations(HAI-DEF)를 통해 흉부 X선 임베딩과 경량 시각언어 모델 MedSigLIP을 공개했다. 또한 4B와 27B 오픈 웨이트 멀티모달 모델 MedGemma를 공개했으며, 로컬 기기에서도 동작한다. 다운로드 횟수는 1,000만 회를 넘었다. 인도네시아 보건부는 연간 5,000만 명의 스크리닝을 목표로 인도네시아의 흉부 X선 데이터로 MedGemma와 MedSigLIP을 파인튜닝하고 있다.

기침 소리를 사용하는 HeAR는 3억 개가 넘는 음성 세그먼트로 학습되어, 스마트폰 마이크로 비침습적 스크리닝을 가능하게 한다. 잠비아의 CIDRZ, 가나의 Aurum Institute, HELINA와의 공동 연구를 통해 임상 근거를 쌓아가고 있다.