Google Researchは2026年10月23日(現地時間)、結核スクリーニングの前線に基盤モデルを導入する取り組みを発表した。同社の研究部門は、既存の医療画像診断におけるAIベースのツールを発展させ、MedGemmaのようなオープン基盤モデルを開発。これは、世界中で公衆衛生システムが結核対策を民主化することを支援する。
結核は世界で最も致死性の高い感染症の一つで、年間約123万人の命を奪っている。特に放射線科医が不足している地域では、多くの症例が見過ごされ、感染拡大が続いている。Google Research (グーグル・リサーチ) とGoogle for Health (グーグル・フォー・ヘルス) のチームは、過去数年間にわたり、この状況を変えるべく取り組んできた。AIベースのツール開発から臨床試験、規制当局の承認を経て、最終的にMedGemma (メッドジェンマ) のようなオープンな基盤モデルの提供に至った。同社はIDWeek 2026 (アイディーウィーク 2026) で、医療AI研究の実用化と基盤モデルによる結核スクリーニングの世界的規模での民主化について共有した。
同社の取り組みは、AIベースのツールが胸部X線写真 (CXRs) を専門の放射線科医と同等の精度で解釈できるかという疑問から始まった。2019年にはRadiology (ラディオロジー) 誌で、深層学習アルゴリズムが活動性肺結核を経験豊富な放射線科医と同レベルで検出できることを実証した。2021年にはStop TB Partnership (ストップ・ティービー・パートナーシップ) がコンピュータ支援検出 (CAD) ソフトウェアを評価し、同社のモデルは世界のトップ性能アルゴリズムの一つと評価された。世界保健機関 (WHO) も同年、結核スクリーニングとトリアージにCADを推奨した。2024年9月にはNEJM AI (ニューイングランド・ジャーナル・オブ・メディシン・エーアイ) で、AI支援スクリーニングが高い感度を維持し、他の肺疾患や心臓の異常も検出することを実証した。
医療AIにおける「翻訳ギャップ」（アルゴリズムから信頼される臨床ツールへの橋渡し）を埋めるため、同社は南アフリカの医療技術企業Nexus AI (ネクサス・エーアイ) と提携した。Nexus AIは、Googleの胸部X線アルゴリズムを認証済みの臨床診断ツールに変換。欧州連合の医療機器規制 (EU MDR 2017/745) に基づくクラスIIb認証や、医療機器品質管理のISO 13485 (アイエスオー 13485) 準拠を取得した。また、国際的な調達に不可欠なWHOの事前資格 (PQ) 取得を目指し、FIND (ファインド) と協定を締結。米国FDA (食品医薬品局) の承認も視野に入れている。Nexus AIのデバイスは、胸部X線を45秒でスクリーニングする。
現在、Nexus AIの技術は、南アフリカ、シエラレオネ、コートジボワールを含む6カ国の約40の医療施設で展開されている。これまでに90人以上の臨床医が2万5000枚以上の胸部X線写真を評価し、診断時間を数週間から45秒未満に短縮した。特に南アフリカのMponeng Gold Mine (ムポネング金鉱) では、超ポータブルデジタルX線キットとオフラインAIが地下4キロメートルに展開され、坑夫の結核スクリーニングが数秒で行われている。
単一のパートナーによるカスタムソリューションだけでは世界の結核負荷に対処できないため、同社はオープンで適応可能な基盤モデル構築へと移行した。Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) を通じて、胸部X線埋め込みとMedSigLIP (メッドシグリップ) をオープンソース化した。MedSigLIPは、医療画像と臨床言語を連携させる軽量なビジョン・言語モデルである。これにより、開発者は小規模な地域データセットで特殊モデルを構築できる。さらにMedGemmaも発表された。これは、40億および270億パラメータ設定のオープンウェイトマルチモーダルモデル群である。MedGemmaは基本的な分類からマルチモーダルな臨床推論へと進化し、X線所見と病歴を統合し、自然言語で臨床医の質問に答え、インターネット接続なしでローカルデバイス上で動作する。
参考: Google Research Blog (アーカイブ) — 2026年10月24日 03:51 (JST)
原文ハイライト"bringing foundational models to the front lines of TB screening"