적시에 의료 서비스를 받을 수 있는지는 종종 지리적 우연에 달려 있습니다. 즉, 어디에 사는지, 지역 진료소가 어떤 자원을 보유하고 있는지, 전문의에게 접근할 수 있는지 여부가 관건입니다.
이러한 불균형이 가장 심각한 곳은 결핵(TB)과의 싸움입니다. 결핵은 예방과 치료가 가능함에도 불구하고 매년 1.23 million 명 이상의 생명을 앗아갑니다. 주요 병목은 방사선과입니다. 외딴 농촌 지역 주민부터 지하 깊은 곳에서 일하는 광부에 이르기까지 결핵이 많이 유행하는 지역의 사람들에게는 방사선과 전문의가 드물고, 영상 촬영 인프라까지 며칠 거리에 있는 경우가 많습니다. 그 결과 수백만 건의 활동성 결핵 사례가 발견되지 않은 채 전파를 지속시키고 있습니다.
지난 몇 년간 저희 Google Research 및 Google for Health 팀은 이러한 흐름을 바꾸기 위해 노력해 왔습니다. 후속 검사를 위해 잠정 결핵 의심자를 식별하는 저희의 기존 의료 영상 연구를 기반으로 한 AI 기반 도구에서 출발하여, 현지 파트너와 함께 진행하는 전향적 임상시험, 규제 승인, 그리고 궁극적으로 전 세계 공중보건 시스템에 힘을 실어주는 MedGemma 같은 개방형 기반 모델까지 나아갔습니다. 이번 주 워싱턴 D.C.에서 열리는 IDWeek 2026 에서 저희는 어떻게 보건 AI 연구를 현실로 만들고 있는지, 그리고 기반 모델이 어떻게 전 세계적 규모에서 결핵 검사의 민주화를 실현할 수 있는지 공유하고자 합니다.
AI 기반 도구가 흉부 X선 사진을 판독할 수 있음을 입증하다
저희의 연구는 근본적인 질문에서 시작되었습니다. AI 기반 도구가 결핵 검사를 위해 전문 방사선과 전문의의 정확도로 흉부 X선 사진 (CXR)을 해석할 수 있을까?
흉부 방사선 촬영은 폐 검사의 최전선 영상 기법이지만, 폐 첨부의 침윤 점상 침윤 (폐 상부의 체액)과 공동 병변 공동 병변 (조직 손상)과 같은 결핵의 미세한 징후를 발견하는 것은 농촌 진료소에서 좀처럼 이용할 수 없는 전문적인 전문성을 필요로 합니다. 2019년에 저희는 벤치마크를 발표 하여 Radiology저널에 딥러닝 알고리즘이 숙련된 방사선과 전문의에 필적하는 성능 수준으로 활동성 폐결핵을 탐지할 수 있음을 입증했습니다.
그러나 실제 환경에서의 유용성을 위해서는 독립적인 검증이 필요합니다. 2021년 8월, 저희 도구는 Stop TB Partnership 의 평가를 받았습니다 자동화된 컴퓨터 지원 검출 (CAD) 소프트웨어를 다양한 환자 집단을 대상으로 The Lancet Digital Health에 발표하여 우리 모델을 세계적인 최상위 결핵 선별 알고리즘 중 하나로 평가받았습니다. 같은 해 WHO도 결핵 선별 및 분류를 위해 CAD를 권고 했습니다. 2024년 9월에는 NEJM AI에 전향적 다기관 검증 을 상세히 발표했으며, 이 연구는 AI 지원 선별이 다양한 환자 집단에서 높은 민감도(놓치는 사례 최소화)를 유지하는 동시에 우발적으로 발견된 다른 폐 및 심장 이상도 신뢰성 있게 검출한다는 것을 입증했습니다.
번역 격차 극복하기
의료 AI에서 논문 발표는 시작에 불과합니다. 알고리즘 모델과 신뢰받는 임상 도구 사이에는 '번역 격차'가 존재합니다. 즉, 다양한 X-ray 장비와 오프라인 환경에서 소프트웨어를 신뢰성 있게 작동시키고, 임상 워크플로에 통합하며, 의료기기 규제를 충족시키는 일입니다.
이를 염두에 두고 우리는 프리토리아 기반 의료기술 회사인 Nexus AI와 협력했고, 이 회사는 우리의 흉부 X-ray 알고리즘을 인증받은 임상 진단 도구로 전환했습니다. 규제 환경을 헤쳐나가기 위해서는 광범위한 감사가 필요했습니다:
- CE MDR Class IIb 인증: 유럽연합 의료기기 규정(EU MDR 2017/745)에 따라 Nexus AI는 Class IIb 인증을 획득했습니다. 이는 전향적 임상 평가를 바탕으로 해당 도구가 실제 환자 진료에 안전함을 검증하는 엄격한 등급입니다.
- 품질 기준: Nexus AI는 인증된 컴플라이언스 준수를 획득했습니다 ISO 13485 의료기기 품질 경영을 위한.
- 전 세계 접근성: Nexus AI는 다음과 같은 협약을 체결했습니다 찾기 ~을 추구하기 위해 세계보건기구 사전 적격 심사(WHO PQ)글로벌 기구를 통한 국제 조달에 필수적인 것으로, 나아가 미국 FDA 승인을 향한 진행 중인 경로와 함께 FDA 승인.
Nexus AI 기기는 흉부 X선을 검사하여 결핵과 같은 폐 질환을 최단 45초 만에 선별합니다.
현장의 영향: 환자가 있는 곳으로 찾아가다
오늘날 Nexus Intelligence는 진단 접근이 가장 시급한 현장에 이 기술을 적극적으로 배포하고 있습니다.
전 세계 6개국 — 남아프리카공화국, 시에라리온, 코트디부아르에서 운영 중이며, 콩고민주공화국, 잠비아, 카메룬으로의 확장이 진행 중입니다 — 에서 Nexus AI의 도구는 약 40개 의료기관에서 운영되고 있습니다. 지금까지 90명이 넘는 임상의가 25,000건 이상의 흉부 방사선 사진을 평가했으며, 처리 시간을 몇 주에서 45초 미만으로 단축하여 신속한 분류를 가속화하는 동시에 의료 전문가가 최종 임상 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
우리의 협력은 건강 형평성을 약속합니다: Nexus AI는 취약한 공공 진료소에 3,000건 이상의 무료 검진을 제공했으며, 매년 10,000건의 후원 검진이라는 목표를 향해 나아가고 있습니다.
극한 환경에서의 검진: 음포넹 금광
환자가 있는 곳에서 만나는 것을 보여주는 배포 사례로는 남아프리카공화국의 음포넹 금광 에서 이루어진 활동만 한 것이 없을 것입니다. 이곳은 세계에서 가장 깊은 광산 중 하나입니다. 심부 광산 노동자들은 만성적인 규산먼지 노출과 폐 질환 위험 증가에 직면해 있습니다. Stop TB Partnership, 하모니 금광그리고 남아프리카공화국 보건부와의 협력을 통해 Nexus AI는 초휴대용 디지털 X선 키트와 오프라인 AI를 지하 4km에 배치했습니다. 광부들은 현장에서 몇 초 만에 검진을 받고, 잠정적 결핵으로 표식된 사람은 즉시 확정 분자 검사를 위해 의뢰될 수 있습니다. 이제 검진, 분류 및 확정 검사가 한 번의 방문으로 이루어져, 종종 몇 주가 걸리던 과정이 대폭 단축되었습니다.
지점 솔루션에서 개방형 기반으로: HAI-DEF와 MedGemma
단일 파트너와 함께한 맞춤형 솔루션만으로는 전 세계 결핵 부담을 해결할 수 없습니다. 영향력을 확대하기 위해 우리는 개별적인 배포 방식에서 벗어나, 개발자와 보건부가 현지 요구에 맞는 솔루션을 만들 수 있도록 하는 개방형·적응형 기반 구축으로 전환했습니다.
이를 통해 Health AI Developer Foundations (HAI-DEF)를 통해 우리는 흉부 X선 임베딩 과 MedSigLIP을 오픈소스로 공개했습니다. MedSigLIP은 흉부 X선과 같은 의료 영상을 이를 설명하는 임상 언어와 정렬하도록 학습된 경량 비전-언어 모델입니다. MedSigLIP은 이미지와 텍스트를 모두 이해하기 때문에 개발자는 일상 언어 레이블로 이미지를 분류하거나 검색할 수 있고, 소수의 현지 예시만으로 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수도 있습니다. 이를 통해 현지 팀은 적은 규모의 지역 데이터셋으로 전문 모델을 구축하고 대규모 컴퓨팅 자원 없이도 높은 성능을 달성할 수 있습니다.
이를 토대로 우리는 4B 및 27B 파라미터 구성의 오픈 웨이트 멀티모달 모델 계열인 MedGemma, 4B 및 27B 파라미터 구성의 오픈 웨이트 멀티모달 모델 계열입니다. MedGemma는 기본적인 분류를 넘어 멀티모달 임상 추론으로 발전했습니다. 즉, 방사선 소견과 임상 병력을 종합하고, 자연어로 임상의의 질의에 답변하며, 인터넷 접속 없이 온디바이스에서 로컬로 실행됩니다. 출시 이후 MedGemma는 1,000만 건 이상의 다운로드 를 기록했습니다.
Nexus AI의 애플리케이션은 흉부 X선을 분석하는 모델들을 통합하여, 정상 폐 영상과 일치하지 않는 소견, 결핵을 시사하는 소견, 그리고 추가 검사가 필요한 경우(FIR)를 강조합니다..
주권적 규모: 인도네시아의 국가 결핵 사업 지원
오픈 모델은 공중보건 시스템이 환자 프라이버시를 보호하는 주권적 솔루션을 구축할 수 있도록 돕습니다. 동남아시아에서는 인도네시아 보건부 가 세계 두 번째로 높은 결핵 부담을 안고 야심찬 목표를 추진하고 있습니다. 즉, 이 질병을 근절하기 위해 매년 5,000만 명의 국민을 검진 하는 것입니다.
검토하기란 50백만 장의 X-ray 를 수작업으로 처리하는 것은 불가능하며, 독점적 클라우드 소프트웨어는 데이터 소재지 문제를 야기합니다. 대신 보건부는 파인튜닝을 진행하고 있습니다 으로 MedGemma 와 MedSigLIP 를 파인튜닝하고 있습니다. 모델이 로컬 인프라에서 실행되기 때문에 환자 데이터는 국경 내에 머무르며, 보건 당국자는 임상 배포에 대한 완전한 주권을 갖게 됩니다.. 모델이 로컬 인프라에서 실행되기 때문에 환자 데이터는 국경 안에 머무르며, 보건 당국자는 임상 배포에 대한 완전한 주권을 갖게 됩니다.
영상 장비가 모든 외딴 보건소에 도달할 수 없다는 점을 인식한 Google Research는 또한
영상 장비가 모든 외진 보건소에 도달할 수 없다는 점을 인식한 Google Research는 또한 다음을 개발했습니다 를 개발했습니다.. 이 모델은 다음을 통해 학습되었습니다 300백만 개 이상의 오디오 세그먼트마이크 로 녹음된 기침 소리를 통해 비침습적 음향 검진을 가능하게 합니다..
HeAR는 CIDRZ (잠비아), Aurum Institute (가나, Google.org의 250,000달러 보조금 지원), 그리고 HELINA의 150만 달러 규모 지역 협력 프로젝트를 통해 사하라 이남 아프리카 전역의 공동 연구로 활용되고 있습니다. 음향 분류(HeAR), 모바일 X-ray 검진(HAI-DEF), 멀티모달 임상 추론(MedGemma)이 함께 소외 계층을 위한 통합 진단 도구 체계를 제공합니다.
앞으로의 전망
실험실 알고리즘에서 6개국 임상에서 사용되는 CE 인증 도구에 이르는 여정은 연구를 실제 세계의 영향력으로 전환하는 데 필요한 것이 무엇인지 보여주었습니다. 바로 엄격한 과학, 오픈 개발자 플랫폼, 그리고 헌신적인 현지 파트너십입니다. 파트너들은 자신들의 지역사회를 가장 잘 알기 때문에 이제 이 작업을 더욱 확장하고 있습니다. Nexus AI는 새로운 국가로 확장하고 있으며, 인도네시아는 결핵 검진을 국가 프로그램에 통합하고 있고, CIDRZ, Aurum Institute, HELINA는 기침 기반 분류를 위한 임상 근거를 구축하고 있습니다. 우리의 역할은 오픈 모델, 기초 연구, 지속적인 지원을 통해 이들을 돕는 것이며, 이를 통해 더 많은 결핵 환자가 더 빨리 진단과 치료를 받을 수 있게 하는 것입니다.
IDWeek 2026에서 우리는 감염병 및 공중보건 커뮤니티와 함께 형평성 있는 의료를 확대하기 위해 노력하며 만나기를 기대합니다.
감사의 말
우리는 다음 기관의 협력자들에게 감사드립니다: Nexus AI, Stop TB Partnership, UNOPS, CIDRZ, Aurum Institute, HELINA, Harmony Gold Mine, 그리고 South African Department of Health, 임상 리더십과 글로벌 보건 형평성에 대한 헌신을 위해 인도네시아 보건부에도 감사를 전합니다.