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Good practice

DeepCXR — la herramienta de IA de la India para el cribado de tuberculosis mediante radiografía de tórax en el marco del Programa Nacional de Eliminación de la Tuberculosis

India · New Delhi · See the India profile

La División Central de Tuberculosis de la India ha implementado la herramienta de IA DeepCXR para detectar tuberculosis en radiografías de tórax en 8 estados durante la campaña TB Mukt Bharat 2024-25, aunque una fuente de análisis de políticas señala que carece de estudios de validación publicados.

54,000 chest X-ray images
Tamaño del conjunto de datos de entrenamiento
<1 minute per X-ray
Tiempo de respuesta del resultado
8 states/UTs
Estados/territorios de la unión con implementación
347 districts
Distritos prioritarios cubiertos por la campaña de 100 días (cifras de toda la campaña, no específicas de DeepCXR) (100-day drive from 7 Dec 2024)
~130 million people (12.97 crore)
Personas examinadas en la campaña de 100 días (cifras de toda la campaña, no específicas de DeepCXR) (100-day drive)
719,000 cases (7.19 lakh)
Nuevos casos de TB detectados en la campaña de 100 días (cifras de toda la campaña, no específicas de DeepCXR) (100-day drive)

Details

Maturity
Pilot
Promoter
Central TB Division / National Tuberculosis Elimination Programme (NTEP), Ministry of Health and Family Welfare, Government of India; tool developed by the Institute for Plasma Research, Gandhinagar
Period
Deployed under NTEP from 2024; used during the 100-day TB Mukt Bharat Abhiyan campaign, 7 December 2024 - March 2025
Keywords
AI-assisted health screening, tuberculosis diagnosis, computer-aided detection, public health

Context

La División Central de Tuberculosis de la India ha recomendado formalmente DeepCXR, una herramienta de IA para la interpretación de radiografías de tórax desarrollada por el Institute for Plasma Research (Gandhinagar), para su uso en el Programa Nacional de Eliminación de la Tuberculosis. Entrenada con unas 54.000 imágenes radiográficas, la herramienta señala anomalías pulmonares relacionadas con la TB en menos de un minuto y busca reducir la dependencia de radiólogos, escasos en entornos de salud pública con recursos limitados.

Objectives

La herramienta busca acelerar y ampliar la capacidad de detección de TB en centros públicos que carecen de radiólogos, respaldando la campaña intensiva de 100 días 'TB Mukt Bharat Abhiyan'.

Activities

DeepCXR se implementó de forma gratuita en ocho estados y territorios de la unión para analizar radiografías de casos presuntos de TB, utilizándose junto con unidades portátiles de rayos X con IA y otra herramienta de IA independiente que automatiza la lectura de pruebas de resistencia a fármacos (Line Probe Assay), durante la campaña de 100 días (desde el 7 de diciembre de 2024) que abarcó 347 distritos prioritarios.

Results

En su conjunto, la campaña de 100 días examinó a aproximadamente 12,97 crore (130 millones) de personas y detectó 7,19 lakh (719.000) nuevos casos de TB y 2,85 lakh casos asintomáticos a nivel nacional; se trata de totales de toda la campaña que abarcan todos los métodos de detección, no de cifras aisladas específicas de DeepCXR.

Conclusions

DeepCXR es un despliegue de IA genuino, respaldado por el gobierno y presente en varios estados, pero su propio rendimiento diagnóstico sigue sin publicarse, a diferencia de una herramienta comercial competidora (qXR de Qure.ai), y la comunicación de la implementación a todos los estados estaba incompleta al momento de revisar las fuentes.

Implementation

Indicative cost
Low (< €50k) — No public price or budget figures are disclosed for DeepCXR itself; it is provided free to government facilities, so cost is estimated as low, though the encompassing 100-day national campaign involved much larger, unquantified public health spending.
Time to results
Short (< 1 year) — Deployed within the 100-day intensified 'TB Mukt Bharat Abhiyan' campaign starting 7 December 2024; parliamentary reporting followed in March 2025.
Staffing & skills
Institute for Plasma Research, Gandhinagar developed the tool, Central TB Division / NTEP, Ministry of Health and Family Welfare formally recommends and rolls it out, Deployed alongside AI-enabled handheld X-ray units at facility level

Conditions for success

  • Provided free of charge to government facilities, removing a licensing-cost barrier to adoption
  • Bundled with handheld X-ray units and a companion drug-resistance AI tool as part of the same intensified campaign

Common failure modes

  • No published peer-reviewed validation study of sensitivity/specificity, unlike a comparable commercial tool
  • Central TB Division had not formally communicated the rollout to all states as of the review
  • Campaign-wide screening/detection totals are not separable into DeepCXR's specific contribution

Where it fits

Governance type
national government health programme
Scale
multi-state (8 states/UTs) within a national campaign
Income level
lower-middle-income

Data sources

Where this practice's information was retrieved from, and when.

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