구글 리서치, 결핵 선별 AI 현장 보급 성과 공개

구글 리서치가 흉부 엑스레이로 결핵을 가려내는 AI를 연구실 벤치마크에서 아프리카 진료 현장까지 보급해 온 5년간의 성과를 10월 23일 공개했다. 협력사 넥서스 AI(Nexus AI)가 구글의 알고리즘으로 만든 판독 도구는 현재 6개국 약 40개 의료 시설에서 쓰이고, 90명이 넘는 의료진이 흉부 엑스레이 2만 5000장 이상을 판독했다. 몇 주 걸리던 판독 결과는 45초 안에 나온다. 구글은 이 경험을 바탕으로 의료 특화 공개 모델 MedGemma와 MedSigLIP을 각국 보건 당국이 직접 고쳐 쓰는 방향으로 무게를 옮기고 있다.

출발점은 결핵이 여전히 손꼽히는 감염병이라는 사실이다. 글을 쓴 프리티 싱(Preeti Singh) 구글 리서치 테크니컬 프로그램 매니저 리드와 슈라비아 셰티(Shravya Shetty) 디스팅귀시드 소프트웨어 엔지니어에 따르면 결핵은 예방과 치료가 가능한데도 해마다 약 123만 명의 목숨을 앗아 간다. 두 사람은 "제때 의료를 받을 수 있느냐는 흔히 지리의 우연으로 결정된다"고 적었다. 결핵 부담이 큰 지역에서는 영상의학 전문의가 드물고 촬영 장비까지 며칠 거리인 경우가 많아, 활동성 환자 수백만 명이 발견되지 않은 채 전파가 이어진다는 설명이다.

연구는 단계를 밟았다. 구글은 2019년 학술지 Radiology에 딥러닝 알고리즘이 숙련 영상의학 전문의 수준으로 활동성 폐결핵을 찾아낸다는 벤치마크를 실었다. 2021년 8월에는 스톱 TB 파트너십이 여러 환자 집단으로 컴퓨터 보조 판독 소프트웨어를 비교한 평가에서 구글 모델을 최상위권으로 꼽았고, 같은 해 세계보건기구(WHO)도 결핵 선별과 분류에 컴퓨터 보조 판독을 권고했다. 2024년 9월에는 여러 기관에서 전향적으로 검증한 결과를 내놓으며 놓치는 환자를 줄이는 높은 민감도와 함께 다른 폐·심장 이상까지 잡아낸다고 보고했다.

두 저자는 "의료 AI에서 논문을 내는 것은 시작일 뿐"이라고 썼다. 알고리즘과 믿을 만한 진료 도구 사이에는 제각각인 엑스레이 장비와 오프라인 환경에서 안정적으로 돌고, 진료 흐름에 녹아들고, 의료기기 규제를 통과해야 하는 간극이 있다는 것이다. 남아프리카공화국 프리토리아의 넥서스 AI는 구글의 흉부 엑스레이 알고리즘을 인증받은 진단 도구로 바꿨다. 유럽연합 의료기기 규정(EU MDR 2017/745)의 클래스 IIb 인증과 의료기기 품질경영 표준 ISO 13485를 받았고, 국제 조달에 필요한 WHO 사전적격성 평가를 위해 FIND와 협약을 맺었다. 미국 식품의약국(FDA) 허가 절차도 진행 중이다.

배치 지역은 남아프리카공화국, 시에라리온, 코트디부아르이며 콩고민주공화국, 잠비아, 카메룬으로 넓히는 중이다. 넥서스 AI는 자원이 부족한 공공 클리닉에 무료 선별 검사를 3000건 넘게 제공했고, 해마다 1만 건을 후원하는 것을 목표로 한다. 가장 극단적인 현장은 세계에서 가장 깊은 광산 가운데 하나인 남아프리카공화국 음포넹 금광이다. 규소 먼지에 오래 노출되는 광부들을 위해 넥서스 AI는 스톱 TB 파트너십, 하모니 골드, 남아공 보건부와 함께 지하 4킬로미터에 초경량 디지털 엑스레이 장비와 오프라인 AI를 들였다. 결핵 의심 판정을 받은 광부는 곧바로 분자 확진 검사로 넘어가, 몇 주 걸리던 선별·분류·확진이 한 번의 방문으로 끝난다.

메탈이 확인한 블로그 원본 이미지에는 넥서스 AI 판독 화면이 실렸다. 흉부 엑스레이 위 세 곳에 원이 그려지고, 정상 폐와 맞지 않는 소견에 결핵 의심과 추가 검사 필요 표시가 붙는다. 구글은 한 협력사의 맞춤형 해법만으로는 세계 결핵 부담을 감당할 수 없다고 보고 공개 기반으로 방향을 틀었다. 헬스 AI 개발자 파운데이션(HAI-DEF)을 통해 흉부 엑스레이 임베딩과 의료 영상과 임상 언어를 함께 익힌 경량 모델 MedSigLIP을 공개했고, 4B와 27B 두 가지 크기의 개방형 멀티모달 모델 MedGemma도 내놓았다. MedGemma는 영상 소견과 병력을 엮어 판단하고 인터넷 없이 기기 안에서 돌며, 출시 뒤 전 세계 내려받기가 1000만 회를 넘었다.

가장 큰 시험대는 인도네시아다. 세계에서 두 번째로 결핵 부담이 큰 인도네시아 보건부는 해마다 국민 5000만 명을 선별 검사한다는 목표를 세웠다. 구글은 엑스레이 5000만 장을 사람이 일일이 판독하는 것은 불가능하고 외부 클라우드 소프트웨어는 데이터 보관 위치 문제를 낳는다고 짚었다. 보건부는 MedGemma와 MedSigLIP을 자국 흉부 엑스레이로 미세 조정하고 있으며, 모델이 자국 인프라에서 돌아 환자 데이터가 국경 밖으로 나가지 않는다. 메탈은 구글이 의료 AI AMIE에 영상·음성 진료 능력을 더했다고 보도한 바 있으며, 흉부 엑스레이에서 심장 비율을 직접 계산하는 CARE-X도 전했다.

엑스레이가 닿지 않는 곳을 위한 장치도 있다. 구글 리서치의 HeAR는 오디오 조각 3억 개 이상으로 학습해 일반 스마트폰 마이크로 녹음한 기침 소리에서 선별 신호를 읽는다. 잠비아의 CIDRZ, 구글닷오그(Google.org)의 25만 달러 지원을 받은 가나의 오룸 연구소, 150만 달러 규모의 HELINA 지역 협력이 사하라 이남 아프리카에서 이 기술의 임상 근거를 쌓고 있다.

사회학자의 눈으로 보면 이번 글이 그리는 것은 기술보다 권한의 이동이다. 구글은 자기 역할을 공개 모델과 기초 연구, 지원을 건네는 데 두고, 지역 사정을 가장 잘 아는 협력사가 일을 넓혀 간다고 정리했다. 기침 소리로 거르고 휴대용 엑스레이로 보고 멀티모달 모델로 판단하는 세 단계가 한 공동체 안에서 이어지면, 진단의 문턱은 전문의가 있는 도시가 아니라 환자가 서 있는 자리로 내려온다. 구글은 10월 워싱턴 D.C.에서 열리는 감염병 학회 IDWeek 2026에서 이 성과를 공유한다. 인도네시아 사례는 의료 AI의 물음이 모델 크기에서 누가 그 모델을 자기 땅에서 돌릴 수 있느냐로 넘어가고 있음을 보여 준다.