DeepCXR — l'outil d'IA indien de dépistage de la tuberculose par radiographie thoracique dans le cadre du Programme national d'élimination de la tuberculose
La Division centrale de lutte contre la tuberculose de l'Inde a déployé l'outil d'IA DeepCXR pour détecter la tuberculose sur des radiographies thoraciques dans 8 États lors de la campagne TB Mukt Bharat 2024-2025, bien qu'une source spécialisée en analyse des politiques publiques signale l'absence d'études de validation publiées.
54,000 chest X-ray images
Taille du jeu de données d'entraînement
<1 minute per X-ray
Délai de restitution du résultat
8 states/UTs
États/territoires de l'Union déployés
347 districts
Districts prioritaires couverts par la campagne de 100 jours (chiffres de la campagne dans son ensemble, non spécifiques à DeepCXR) (100-day drive from 7 Dec 2024)
~130 million people (12.97 crore)
Personnes dépistées lors de la campagne de 100 jours (chiffres de la campagne dans son ensemble, non spécifiques à DeepCXR) (100-day drive)
719,000 cases (7.19 lakh)
Nouveaux cas de tuberculose détectés lors de la campagne de 100 jours (chiffres de la campagne dans son ensemble, non spécifiques à 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 Division centrale de la tuberculose de l'Inde a formellement recommandé DeepCXR, un outil d'IA d'interprétation des radiographies thoraciques développé par l'Institute for Plasma Research (Gandhinagar), pour une utilisation dans le cadre du Programme national d'élimination de la tuberculose. Entraîné sur environ 54 000 images radiographiques, l'outil signale les anomalies pulmonaires liées à la tuberculose en moins d'une minute et vise à réduire la dépendance envers des radiologues rares dans des contextes de santé publique aux ressources limitées.
Objectives
L'outil vise à accélérer et étendre la capacité de dépistage de la tuberculose dans les établissements publics dépourvus de radiologues, à l'appui de la campagne intensive de 100 jours 'TB Mukt Bharat Abhiyan'.
Activities
DeepCXR a été déployé gratuitement dans huit États et territoires de l'Union pour analyser les radiographies de cas présumés de tuberculose, utilisé aux côtés d'unités portables de radiographie dotées d'IA et d'un autre outil d'IA automatisant la lecture des tests de résistance aux médicaments (Line Probe Assay), durant la campagne de 100 jours (à partir du 7 décembre 2024) qui a couvert 347 districts prioritaires.
Results
Dans son ensemble, la campagne de 100 jours a permis de dépister environ 12,97 crore (130 millions) de personnes et de détecter 7,19 lakh (719 000) nouveaux cas de tuberculose ainsi que 2,85 lakh cas asymptomatiques à l'échelle nationale ; il s'agit de totaux couvrant l'ensemble de la campagne et toutes les méthodes de dépistage, non de chiffres isolés propres à DeepCXR.
Conclusions
DeepCXR constitue un déploiement d'IA authentique, soutenu par l'État et présent dans plusieurs États, mais ses propres performances diagnostiques restent non publiées, contrairement à un outil commercial concurrent (qXR de Qure.ai), et la communication du déploiement à l'ensemble des États restait incomplète au moment de l'examen des sources.
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.