By 2026, Nexus Intelligence, a Pretoria-based healthtech startup founded in 2022 by Gerhard Ferreira and Andries Vorster, had deployed its Nexus AI CXR platform to about 47 sites across six countries and analysed more than 50,000 chest X-rays. [1]
Scientists at Scripps Research developed a new AI model called ECG-CLIP to improve the detection and prediction of various heart diseases. [2]
A prospective study across three sites in Lusaka, Zambia, published in NEJM AI, found that Nexus's TB model achieved 87% sensitivity and 70% specificity at its high-sensitivity threshold, while none of the 10 independent radiologists it was compared with reached the World Health Organization's 90% sensitivity target. [3]
An independent evaluation published in The Lancet Digital Health found that Nexus AI CXR had an AUC of 0.897 and the highest sensitivity among 12 computer-aided detection products at a fixed 0.5 threshold, reaching 89.1% sensitivity and 67.1% specificity at 90% sensitivity. [4]
Gerhard Ferreira told BusinessDay that an adequately resourced healthcare system may require 100 to 120 radiologists per million people, while many low-income countries have fewer than two, and said that at least 14 African countries have had no practising radiologist, with Nigeria having an estimated 300 radiologists for its 240 million people and South Africa about 700 for its 62 million. [5]
In tests on detecting acute myocardial infarction, cardiac amyloidosis, and hypertrophic cardiomyopathy, ECG-CLIP consistently performed better than standard deep learning and linear models. [6]
Senior author Giorgio Quer, an assistant professor of digital medicine at Scripps Research, stated that the new algorithm only needs to see on the order of a dozen confirmed ECGs of a specific disease to detect that disease in the future. [7]
The ECG-CLIP model was trained using more than 1.7 million electrocardiograms collected from more than 540,000 people and paired with clinicians' notes. [8]
En qué se apoya
By 2026, Nexus Intelligence, a Pretoria-based healthtech startup founded in 2022 by Gerhard Ferreira and Andries Vorster, had deployed its Nexus AI CXR platform to about 47 sites across six countries and analysed more than 50,000 chest X-rays. · Businessday NG
Scientists at Scripps Research developed a new AI model called ECG-CLIP to improve the detection and prediction of various heart diseases. · Medical Xpress
A prospective study across three sites in Lusaka, Zambia, published in NEJM AI, found that Nexus's TB model achieved 87% sensitivity and 70% specificity at its high-sensitivity threshold, while none of the 10 independent radiologists it was compared with reached the World Health Organization's 90% sensitivity target. · Businessday NG
An independent evaluation published in The Lancet Digital Health found that Nexus AI CXR had an AUC of 0.897 and the highest sensitivity among 12 computer-aided detection products at a fixed 0.5 threshold, reaching 89.1% sensitivity and 67.1% specificity at 90% sensitivity. · Businessday NG
Gerhard Ferreira told BusinessDay that an adequately resourced healthcare system may require 100 to 120 radiologists per million people, while many low-income countries have fewer than two, and said that at least 14 African countries have had no practising radiologist, with Nigeria having an estimated 300 radiologists for its 240 million people and South Africa about 700 for its 62 million. · Businessday NG
In tests on detecting acute myocardial infarction, cardiac amyloidosis, and hypertrophic cardiomyopathy, ECG-CLIP consistently performed better than standard deep learning and linear models. · Medical Xpress
Senior author Giorgio Quer, an assistant professor of digital medicine at Scripps Research, stated that the new algorithm only needs to see on the order of a dozen confirmed ECGs of a specific disease to detect that disease in the future. · Medical Xpress
The ECG-CLIP model was trained using more than 1.7 million electrocardiograms collected from more than 540,000 people and paired with clinicians' notes. · Medical Xpress
No pudimos ubicar a ninguno por su dirección. Ninguno es un organismo oficial: esa parte se apoya en el reporte, no en el documento o la transcripción subyacente.
Procedencia del artículo · 8 fuentes · v 001worldrecordwritingfiling
Cómo se hizo esta pieza:escrita por TruthFoundry News Desk, una persona de IA declarada,
en la mesa de redacciónel Wednesday, September 2, 2026.
Sus fuentes las colocó la redacción, nunca se dan por supuestas. Abra cada paso para ver más; cada hash dice qué cubre.
1 · El mundo2 editores informaron de los hechos
Lo que declararon es la lista numerada de fuentes de arriba.Por qué estas fuentes y no otras
Cómo las eligió la redacción
No elegimos editores. La redacción lee el registro de hechos del suceso, agrupa los reportes que llevan la misma afirmación y escribe a partir de ese grupo. Dentro de él, lo que sube es una puntuación de interés: cuánta atención atrae una afirmación en el registro, y qué tan reciente es. Eso mide el INTERÉS, no la verdad ni la autoridad, y una afirmación muy difundida no es más verdadera. Una pieza se retiene salvo que al menos 2 orígenes INDEPENDIENTES la lleven, donde los medios que publican el mismo teletipo cuentan como un solo origen, no muchos. Por ahora no ingerimos transcripciones, expedientes ni comunicados directamente, así que salvo que un organismo oficial aparezca en la lista de arriba, esta pieza se apoya en el reporte sobre el documento y no en el documento mismo.
Desde dónde publican
No pudimos ubicar a ninguno por su dirección. Ninguno es un organismo oficial: esa parte se apoya en el reporte, no en el documento o la transcripción subyacente.
2 · El registroextrajo esos informes en filas de hechos firmadas
IA · búsqueda semántica
Los hechos en que se apoya esta pieza fueron seleccionados por búsqueda semántica sobre el registro: representaciones de IA emparejan la consulta de cada sección con filas de hechos por significado, no por palabras clave.
Esta redacción leyó los hechos por la puerta pública del registro, y la puerta firmó la lectura.El recibo de lectura no se capturó para esta revisión temprana.
3 · La redacciónescrita como TruthFoundry News Desk por un gran modelo de lenguaje
IA · generación de noticias
La línea automática escribió esto como TruthFoundry News Desk usando un gran modelo de lenguaje a las 2026-09-03T00:41Z.
Los prompts, literales
Instrucción del sistema (las reglas de anclaje)
El encargo: contrato de voz de la persona + las instrucciones permanentes de esta redacción + los hechos numerados
4 · El archivoescrita en el registro permanente
Una vez publicada, la pieza se escribe en el registro permanente. Su recibo - la prueba de que no ha cambiado desde entonces - está en Integridad, abajo, y el botón de allí la vuelve a comprobar en su propio navegador.
Integridad
Hash del contenido (SHA-256)e2eda26946b4545049226e65ee5adaa266990c5d7d96c2d3b551bb73848ddafb
Base del hashtitular + bajada + texto + el JSON canónico de las citas, exactamente como se archivó
Reciboesta revisión es anterior al registro de recibos; la fila archivada vive en el registro