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Google porta i modelli medici aperti nello screening della tubercolosi
Google afferma che il suo strumento di screening basato sulle radiografie del torace è in funzione in circa 40 strutture sanitarie di sei Paesi, compresa un’installazione offline a quattro chilometri di profondità nella miniera d’oro di Mpo
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
«Screening, triage e test di conferma possono ora svolgersi in un’unica visita, abbreviando un percorso che spesso richiede settimane.»
Preeti Singh, coordinatrice e responsabile dei programmi tecnici, e Shravya Shetty, ingegnera software di alto livello, Google Research
Google Research afferma che il suo lavoro sullo screening della tubercolosi è passato dai modelli di ricerca a uno strumento certificato per le radiografie del torace impiegato negli ambulatori, mentre nuovi modelli aperti vengono adattati ai sistemi sanitari locali. In un articolo pubblicato il 23 ottobre, l’azienda ha descritto le installazioni realizzate con Nexus AI, con sede a Pretoria, e le iniziative separate per adattare MedGemma e MedSigLIP alle esigenze degli screening nazionali.
Lo strumento di Nexus AI arriva in circa 40 strutture
Secondo Google, lo strumento di Nexus AI per le radiografie del torace è in funzione in circa 40 strutture sanitarie di sei Paesi. Le installazioni sono in corso in Sudafrica, Sierra Leone e Costa d’Avorio, mentre è in corso l’espansione nella Repubblica Democratica del Congo, in Zambia e in Camerun. Più di 90 medici hanno valutato oltre 25.000 radiografie e, secondo Google, i tempi di risposta dello screening sono scesi da settimane a meno di 45 secondi.
Il sistema segnala i risultati che potrebbero indicare la tubercolosi o richiedere ulteriori accertamenti; la responsabilità delle decisioni resta ai medici. Google afferma che Nexus AI ha fornito più di 3.000 screening gratuiti in ambulatori pubblici con risorse limitate e punta a offrire 10.000 screening finanziati ogni anno. L’azienda descrive lo strumento come un ausilio per il triage, non come un sostituto dei test di conferma.
Lo screening offline arriva a quattro chilometri di profondità
Nella miniera d’oro di Mponeng, in Sudafrica, Nexus AI ha installato kit portatili per radiografie digitali e un sistema di IA offline a quattro chilometri di profondità, collaborando con Stop TB Partnership, Harmony Gold Mine e il dipartimento della Salute sudafricano. I minatori possono essere sottoposti a screening sul posto e le persone per cui emerge un sospetto di tubercolosi possono essere indirizzate a test molecolari di conferma. Secondo Google, screening, triage e conferma possono svolgersi in un’unica visita.
Il contesto mostra perché il funzionamento offline è importante per questa installazione: i lavoratori vengono sottoposti a screening nella miniera, senza dover dipendere da infrastrutture per la diagnostica per immagini situate altrove. Google segnala anche l’esposizione dei minatori alla polvere di silice e il loro maggiore rischio di malattie polmonari. L’articolo non indica quante persone siano state sottoposte a screening a Mponeng né fornisce risultati sull’accuratezza specifici per il sito.
I modelli aperti offrono un’altra via all’adattamento locale
Google afferma di aver pubblicato embedding di radiografie del torace e MedSigLIP attraverso il suo programma Health AI Developer Foundations. MedSigLIP allinea le immagini mediche al linguaggio clinico, consentendo agli sviluppatori di classificare o cercare immagini usando etichette in linguaggio naturale e di effettuare il fine-tuning per compiti specifici con un piccolo insieme di esempi locali. Google presenta questi strumenti come componenti di base per i gruppi che adattano i modelli ai dati regionali, non come prova che ogni adattamento locale sia già stato validato clinicamente.
L’azienda descrive anche MedGemma, una famiglia di modelli a pesi aperti con configurazioni da 4 miliardi e 27 miliardi di parametri. Secondo Google, i modelli possono combinare i risultati radiografici con la storia clinica e funzionare localmente senza connessione a Internet. È un passo diverso rispetto al sistema di screening certificato di Nexus AI: l’articolo non dice che MedGemma sia il modello in funzione in quelle 40 strutture.
L’Indonesia prevede di sottoporre a screening 50 milioni di persone all’anno
Secondo Google, il ministero della Salute indonesiano sta effettuando il fine-tuning di MedGemma e MedSigLIP su radiografie del torace raccolte nel Paese, nell’ambito dell’obiettivo di sottoporre a screening 50 milioni di cittadini all’anno. L’esecuzione dei modelli su infrastrutture locali mira a mantenere i dati dei pazienti all’interno del Paese e a dare alle autorità sanitarie il controllo sulla loro installazione. L’articolo descrive il lavoro come ancora in corso; non riporta risultati già ottenuti dallo screening nazionale.
Il resoconto di Google affianca quindi uno strumento clinico già impiegato sul campo a modelli aperti ancora in fase di adattamento per un uso più ampio. Fornisce dati operativi concreti sulla diffusione e sulla velocità dello strumento di Nexus AI, ma nessun dato comparabile sulle prestazioni dei modelli sottoposti a fine-tuning in Indonesia. La distinzione conta: l’accesso a modelli scaricabili può sostenere lo sviluppo locale, mentre la prova che lo screening sia sicuro ed efficace dipende comunque dalla validazione nei contesti in cui quei sistemi saranno utilizzati.