結核は毎年123万人以上の命を奪っており、負担の大きい多くの地域では、治療ではなく患者を見つけることが障害になっています。胸部X線を読影する放射線科医が足りないのです。Google ResearchはIDWeek 2026の学会で、結核に関する取り組みが研究論文から診療現場へどう移ったか、そして現在は各地の保健システムが自ら運用できるオープンモデルに支えられていることを説明しました。
臨床への道筋を担うのは、プレトリアの医療技術企業Nexus AIです。同社はGoogleの胸部X線アルゴリズムを認証済みの製品にしました。EU医療機器規則のクラスIIb認証を取得し、FINDとの合意を通じて世界保健機関の事前認証を目指し、米FDAの承認に向けた手続きも進めています。このツールは南アフリカ、シエラレオネ、コートジボワールで使われており、コンゴ民主共和国、ザンビア、カメルーンへの拡大も進行中です。約40の施設で90人以上の臨床医が25,000枚以上のX線画像を確認し、結果が出るまでの時間は数週間から45秒未満に縮まりました。世界有数の深さを誇る金鉱山Mponengでは、携帯型X線装置とAIを組み合わせて導入しています。
規模を広げる鍵はオープンな部分です。Googleは、医用画像とそれを説明する言葉を結び付けるMedSigLIPと、4Bと27BのパラメータをもつオープンウェイトモデルMedGemmaを公開しています。私たちは4B版をレビューしています。Googleによると結核負担が世界で2番目に大きく、年間5,000万人の検診を目指すインドネシアは、患者データを国内にとどめるため、自国のX線画像で両モデルを微 調整しています。画像診断設備のない場所向けには、3億以上の音声断片で学習したHeARが、スマートフォンで録音した咳の音から検診を行います。
医療AIを評価する人にとって、これは外国のクラウドに送るのではなく、オフラインで動き現地で調整できるモデルの有用な事例です。Googleによると、MedGemmaのダウンロード数は1,000万を超えました。
記事に欠けているのは、最も重要な数字、つまり導入されたツールの精度です。X線製品にもHeARにも感度や特異度の数値はなく、HeARは提携先と臨床的な証拠を集めている段階です。WHOの事前認証とFDAの承認はまだで、処理件数の数字はGoogleと提携先によるものです。独立した精度データが出るまでは、臨床上の効果よりも導入の規模のほうがはっきりしています。