Google Research, 결핵 흉부 X선 AI 현장 적용 사례 공개

Google Research가 결핵(TB) 선별을 위한 흉부 X선 판독 AI의 현장 적용 사례를 공개했다. 파트너사 Nexus AI가 이 알고리즘을 인증받은 진단 도구로 만들었다. 남아프리카공화국, 시에라리온, 코트디부아르 3개국에서 약 40개 의료 시설이 쓰고 있고, 콩고민주공화국, 잠비아, 카메룬으로 확장이 진행 중이어서 합치면 6개국이다. 의사 90명 이상이 X선 영상 2만 5,000장 넘게 판독했고, 판독 대기 시간은 몇 주에서 45초 미만으로 줄었다고 Google Research는 설명했다.

Google Research는 이 내용을 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 IDWeek 2026을 계기로 현지시간 10월 23일 블로그에 올렸다. 결핵은 예방과 치료가 가능한데도 매년 약 123만 명이 목숨을 잃는다. 고위험 지역에는 영상의학 전문의가 드물고, 영상 인프라가 며칠 거리에 있는 경우도 많다. 그 결과 수백만 건의 활동성 사례가 발견되지 않아 전파가 이어진다는 것이 회사의 설명이다. 최종 임상 판단은 의료진이 내리며 AI는 선별과 분류를 앞당기는 역할이라고 했다.

논문 검증에서 인증까지

연구는 2019년 학술지 Radiology에 실린 벤치마크 논문에서 시작했다. 딥러닝 알고리즘이 활동성 폐결핵을 경력 있는 영상의학 전문의 수준으로 찾아낼 수 있음을 보였다는 내용이다. 2021년 8월에는 Stop TB Partnership이 The Lancet Digital Health에서 자동 판독 소프트웨어를 여러 환자 집단으로 평가했고, Google 모델은 세계 상위권 결핵 선별 알고리즘으로 꼽혔다. 같은 해 세계보건기구(WHO)도 결핵 선별과 분류에 컴퓨터 보조 판독(CAD)을 권고했다.

2024년 9월에는 NEJM AI에 다기관 전향 검증 결과를 실었다. AI를 쓴 선별이 다양한 환자군에서 높은 민감도(놓치는 환자를 줄이는 정도)를 유지했고, 우연히 발견되는 폐·심장 이상도 안정적으로 찾았다는 내용이다.

알고리즘을 병원에서 쓸 도구로 바꾸는 일은 Nexus AI가 맡았다. 프리토리아에 본사를 둔 의료기술 기업이다. 다양한 X선 장비와 오프라인 환경에서도 안정적으로 작동하게 만들고, 진료 흐름에 넣고, 의료기기 규제를 통과해야 했다고 Google Research는 설명했다. Nexus AI는 유럽연합 의료기기 규정(EU MDR 2017/745)에 따른 CE MDR Class IIb 인증과 의료기기 품질경영 표준 ISO 13485 인증을 받았다. 국제 조달에 필요한 WHO 사전적격성평가(PQ)를 위해 FIND와 협약을 맺었고, 미국 FDA 허가 절차도 진행 중이다. 이 도구는 결핵 등 폐질환 선별을 위해 흉부 X선 한 장을 최단 45초에 판독한다.

지하 4km 광산에서 인도네시아까지

Nexus AI는 현재 남아공, 시에라리온, 코트디부아르에서 도구를 운영하며 콩고민주공화국, 잠비아, 카메룬으로 확장하고 있다. 재정이 부족한 공공 진료소에는 무료 선별 3,000건 넘게 제공했고, 연간 1만 건 후원을 목표로 한다.

남아공 Mponeng 금광에서는 Stop TB Partnership, Harmony Gold Mine, 남아공 보건부와 함께 초소형 디지털 X선 장비와 오프라인 AI를 지하 4km에 들여놓았다. 광부는 현장에서 몇 초 만에 선별을 받고, 결핵이 의심되면 곧바로 확진용 분자 검사로 넘어간다. 선별, 분류, 확진 검사를 한 번 방문에 할 수 있어 흔히 몇 주 걸리는 경로를 압축했다고 Google Research는 설명했다.

인도네시아 보건부는 결핵 부담이 세계 두 번째로 높은 나라로서 연간 시민 5,000만 명을 선별해 결핵을 퇴치한다는 목표를 세웠다. 수작업 판독은 불가능하고 사유 클라우드 소프트웨어는 데이터 보관 위치 문제가 있어, 보건부는 자국 흉부 X선으로 MedGemma와 MedSigLIP을 미세 조정하고 있다. 모델이 국내 인프라에서 돌아 환자 데이터가 국경을 벗어나지 않는다는 것이 Google Research의 설명이다.

공개 모델과 기침 소리 선별

한 파트너와의 맞춤 솔루션만으로는 전 세계 결핵 부담을 다룰 수 없다고 보고, Google은 Health AI Developer Foundations(HAI-DEF)로 흉부 X선 임베딩과 MedSigLIP을 오픈소스로 공개했다. MedSigLIP은 의료 영상과 이를 설명하는 임상 언어를 맞추도록 학습한 경량 비전·언어 모델이다. 일상어 라벨로 영상을 분류하거나 검색할 수 있고, 적은 수의 현지 사례만으로 특정 작업에 맞게 조정할 수 있어 대규모 연산 자원 없이도 쓸 수 있다고 한다.

MedGemma는 4B와 27B 매개변수 규모로 나온 오픈 웨이트 멀티모달 모델군이다. 영상 소견과 병력을 종합하고 의료진의 질문에 자연어로 답하는 임상 추론을 하며, 인터넷 없이 기기에서 직접 돌릴 수 있다. 출시 이후 전 세계 다운로드는 1,000만 회를 넘었다. Nexus AI의 애플리케이션은 정상 폐야와 맞지 않는 소견과 결핵이 의심되는 소견을 표시하고, 추가 조사가 필요한 경우(FIR)도 알려 준다.

영상 장비가 닿지 않는 외딴 보건소를 위해 Google Research는 음향 모델 HeAR(Health Acoustic Representations)도 개발했다. 오디오 3억 개 이상 조각으로 학습했으며, 일반 스마트폰 마이크로 녹음한 기침 소리로 비침습 선별을 할 수 있게 하는 모델이다. 사하라 이남 아프리카에서는 잠비아의 CIDRZ, 가나의 Aurum Institute(Google.org 지원금 25만 달러), 150만 달러 규모의 지역 공동 연구체 HELINA가 협력 연구에 HeAR를 활용하고 있다. 이들은 기침 기반 선별의 임상 근거를 쌓는 단계다.

Google Research는 향후 Nexus AI가 새 국가로 확장하고, 인도네시아가 결핵 선별을 국가 프로그램에 넣을 것이라고 밝혔다. 자사는 공개 모델과 기초 연구, 지속적 지원으로 이들을 돕는 역할이라고 했다.