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A Google Research detalhou o seu desenvolvimento contínuo de ferramentas de inteligência artificial para a saúde e modelos de fundação abertos para a triagem da tuberculose na IDWeek 2026, em Washington, D.C. As iniciativas combinam modelos de visão e linguagem de código aberto com parcerias de diagnóstico certificadas para acelerar a deteção na linha da frente.
Parcerias clínicas e marcos regulatórios
A Google Research informou que a empresa de tecnologia médica Nexus AI, com sede em Pretória, converteu os seus algoritmos de radiografia de tórax numa ferramenta de diagnóstico clínico certificada. A Nexus AI obteve a certificação CE MDR Class IIb ao abrigo dos regulamentos da União Europeia, bem como a certificação de conformidade com a ISO 13485 para a gestão da qualidade de dispositivos médicos.
A tecnologia está atualmente implementada em cerca de 40 instalações de saúde em seis países, incluindo a África do Sul, Serra Leoa e Costa do Marfim. De acordo com o anúncio, o sistema avaliou mais de 25.000 radiografias torácicas, reduzindo os tempos de resposta para menos de 45 segundos. As implementações incluem uma estrutura de raios X digital ultraportátil na mina de ouro de Mponeng, na África do Sul.
Bases de código aberto e MedGemma
Para alargar o impacto além das parcerias individuais, a Google Research apresentou a Health AI Developer Foundations, disponibilizando em código aberto embeddings de radiografias de tórax e o MedSigLIP. O MedSigLIP é um modelo leve de visão e linguagem alinhado para associar imagens médicas a descrições clínicas.
Além disso, a Google lançou o MedGemma, uma família de modelos multimodais de pesos abertos em configurações de 4B e 27B parâmetros projetados para raciocínio clínico local no próprio dispositivo. A empresa afirmou que o MedGemma alcançou mais de 10 milhões de downloads em todo o mundo. No Sudeste Asiático, o Ministério da Saúde da Indonésia está a utilizar o MedGemma e o MedSigLIP para apoiar a sua iniciativa nacional de triagem da tuberculose.
Triagem acústica com HeAR
A Google Research também desenvolveu o Health Acoustic Representations para permitir a triagem acústica não invasiva utilizando sons de tosse gravados em smartphones comuns. O HeAR está a ser avaliado em toda a África Subsariana através de pesquisas colaborativas com organizações como a CIDRZ, o Aurum Institute e a HELINA.
Factos principais e respetivas fontes
- A Google Research apresentou os seus desenvolvimentos de IA em saúde para a triagem da tuberculose na IDWeek 2026 em Washington, D.C.
Esta semana, na IDWeek 2026 em Washington, D.C., estamos a partilhar como estamos a tornar a investigação de IA em saúde uma realidade
- A Nexus AI obteve a certificação CE MDR Class IIb para o seu software de diagnóstico baseado nos algoritmos da Google.
A Nexus AI alcançou a certificação Class IIb — uma designação rigorosa que verifica que a ferramenta é segura para cuidados reais de doentes
- A Google disponibilizou em código aberto embeddings de radiografia de tórax e o MedSigLIP através da Health AI Developer Foundations.
Através da Health AI Developer Foundations (HAI-DEF), disponibilizámos em código aberto os nossos embeddings de radiografias de tórax e o MedSigLIP
- A família MedGemma de modelos multimodais de pesos abertos ultrapassou 10 milhões de downloads em todo o mundo.
Desde o seu lançamento, o MedGemma teve mais de 10 milhões de downloads em todo o mundo.
- O Ministério da Saúde da Indonésia está a ajustar o MedGemma e o MedSigLIP para o seu programa nacional de triagem da tuberculose.
o Ministério da Saúde da Indonésia está a enfrentar a segunda maior carga de tuberculose do mundo com um objetivo ambicioso: rastrear 50 milhões de cidadãos anualmente
