노을 (2,920원 ▼280 -8.75%)은 자사의 혈액 분석 솔루션 miLab™ BCM으로 생성한 백혈구 이미지 분류 데이터 셋에 대한 AI 논문이 Nature 자매지 사이언티픽 데이터(Scientific Data)에 게재됐다고 21일 밝혔다.
노을 임찬양 대표는 “miLab™ BCM은 세계 최초 완전자동화 AI 기반 혈액검사 솔루션으로 혈액검사를 시행하는 모든 의료기관뿐만 아니라 채혈실에서 전문가 없이 사용할 수 있도록 소형화, 경량화한 대체 불가능한 제품”이라며 “당사의 독보적인 기반 기술로 만든 miLab™ BCM을 활용해 혈액암 등 다양한 암종의 조기 진단 영역까지 확장할 수 있는 AI 이미징 바이오마커 연구 개발에 힘쓸 것”이라고 밝혔다.
이어 “특히, 각 이미지가 10개의 다중 초점 영상으로 구성되어 기존 데이터셋과 차별화된 가치를 제공할 것으로 기대하며, 데이터셋은 약지도 학습(Weakly-supervised learning) 등 다양하고 새로운 의료 AI 모델 개발에 활용될 수 있어 백혈구 감별검사 자동화 연구에 새로운 지평을 열 것”이라 덧붙였다.
데이터는 서울아산병원에서 확보한 혈액 표본 72개를 마이랩으로 촬영해 총 25,773개 이미지 스택을 제공하고 있다. 이미지 라벨은 18종류의 정상/비정상 혈액 세포를 포함하고 있으며, 각 라벨은 판독 전문가 두 명이 검수했다. 각 이미지는 50배율 현미경으로 400nm 간격, 10개의 z-스택을 통해 촬영됐다. 더불어 마이랩에 탑재된 딥러닝 모델을 활용해 라벨 정확성에 대한 검증을 수행했다.
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한편, 노을은 이번 논문을 통해 전체 데이터셋을 오픈소스로 완전히 공개한다. 의료 AI 연구자를 위한 질 높은 데이터셋 제공을 통해 디지털 헬스케어 분야의 연구와 개발을 촉진할 것으로 기대된다. 그동안 자동화된 혈액 이미징 디바이스 개발 시 저품질의 데이터가 AI 모델의 완결성과 표준화를 저해하는 요인으로 작용해 왔다.
노을의 miLab™ BCM은 전 세계적으로 약 6.8억 건 이상 시행되는 말초혈액 도말검사(PBS)를 대체할 수 있는 혁신 제품으로, 대형 및 중소형 진단검사실을 모두 커버하는 First-in-Class 제품이다. miLab™ BCM은 형태학적으로 비정상적인 혈액 세포를 구별해 각 세포의 디지털 이미지를 제공한다. 소형 디바이스에 혈액 검사의 전 과정이 자동화되어 있어 전문 인력 없이도 진단검사실의 규모에 상관없이 정확도 높은 검사 결과를 일관되게 제공한다. 디지털 병리 환경 구축 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 숙련된 인력이 많이 필요한 혈액 검사를 보다 효율적으로 진행할 수 있다는 장점이 있다.
miLab™ BCM은 유럽, 아세안, 중동 시장 인증 획득을 완료했으며, FDA 승인 획득을 위한 절차도 진행 중이다. 최근 공시를 통해 인도네시아 시장 내 공급 및 독점 판매권 부여 계약을 체결하며 아세안 시장 진입을 알렸다.