Google Research 推動開放基礎模型用於結核病篩檢，合作夥伴 Nexus AI 的胸腔 X 光工具取得 CE MDR IIb 認證並進入六國臨床部署

Google Research 表示，其團隊歷經數年，將用於胸腔 X 光結核病篩檢的 AI 工具，從研究基準推進到前瞻性臨床試驗、當地法規審查，並朝向 MedGemma 等開放基礎模型發展；相關內容於 IDWeek 2026 上分享。結核病每年估計造成 123 萬人死亡，放射科醫師短缺是主要瓶頸。 2019 年，Google 在 Radiology 發表研究，指出深度學習演算法偵測活動性肺結核的表現與資深放射科醫師相當；2021 年 Stop TB Partnership 在 The Lancet Digital Health 的獨立評估中，其模型名列全球表現最佳的結核病篩檢演算法之一，同年 WHO 建議將電腦輔助偵測（CAD）用於結核病篩檢與分流。2024 年 NEJM AI 發表的前瞻性多院區驗證顯示，AI 輔助篩檢維持高敏感度，並能可靠偵測其他附帶的肺部與心臟異常。 在商業化方面，Google 與南非普利托利亞的醫療科技公司 Nexus AI 合作，將演算法轉為經認證的臨床診斷工具。Nexus AI 取得歐盟 MDR 2017/745 規範下的 Class IIb 認證，並通過 ISO 13485 醫療器材品質管理認證；另與 FIND 簽署協議，爭取世界衛生組織預先認證（WHO PQ），並規劃後續申請美國 FDA 許可。 目前工具在南非、獅子山與科特迪瓦運作，並計畫擴展至剛果民主共和國、尚比亞與喀麥隆，約 40 間醫療機構使用，逾 90 位臨床人員已評估超過 25,000 張胸腔 X 光，判讀時間由數週縮短至 45 秒以內，最終診斷仍由醫護人員決定。Nexus AI 已為公立診所提供逾 3,000 次免費篩檢，目標每年 1 萬次。 在南非 Mponeng 金礦（全球最深的礦場之一），Nexus AI 與 Stop TB Partnership、Harmony Gold Mine 及南非衛生部合作，於地下四公里部署超輕量數位 X 光設備與離線 AI，礦工可在現場數秒內完成篩檢，疑似患者可立即轉介分子檢測，使篩檢、分流與確認檢測可在單次就診完成。