Google 讲结核病筛查落地：合作方设备已读 2.5 万张胸片，开放的 MedGemma 下载超 1000 万次
从论文到临床的完整路径：认证、部署，再到开放模型让各国自建。这一条看开放基础模型在受监管行业怎么用。
// 要点
- 合作方 Nexus AI 把 Google 的胸片算法做成认证诊断工具，取得欧盟 MDR IIb 类认证和 ISO 13485；在 6 个国家约 40 家医疗机构使用，90 多名医生已评估 2.5 万多张胸片，出结果最快 45 秒。
- Google 经 HAI-DEF 开源胸片嵌入和医学视觉语言模型 MedSigLIP，并发布 4B、27B 两档开放权重多模态模型 MedGemma，可离线在本地设备运行，下载量超过 1000 万次。
- 印度尼西亚卫生部目标每年筛查 5000 万人，正在本国胸片上微调 MedGemma 和 MedSigLIP，模型跑在本地基础设施上，患者数据不出境。
- 用 3 亿多段音频训练的 HeAR 可用普通手机麦克风录的咳嗽声做声学筛查。
开发者视角对做 ToB 或受监管行业的人，这篇比模型发布更有用：开放权重加本地部署，解决的是数据不能出境的合规问题，而不只是省钱。要卖给医院、政府这类客户，我会把「能离线、能在客户自己机器上微调」写进方案的第一页。