노을은 이 논문에서 공개한 '백혈구를 분류하기 위한 대규모 멀티포커스 데이터셋'이 처음으로 초점별 영상(focus stack)을 포함하는 데다 다양한 18개 세포 타입과 상대적으로 더 많은 데이터를 제공한다고 설명했다. 노을의 고체 염색(NGSI) 기술과 완전히 자동화된 이미지 취득으로 구축한 최초의 대규모 고품질 백혈구 이미지 데이터 모음으로 기존 연구의 한계를 뛰어넘었다고 평가했다.
노을은 마이랩 BCM이 전 세계적으로 약 6억8000만건 이상 시행되는 말초혈액 도말검사(PBS)를 대체할 수 있는 혁신 제품이라고 강조했다. 비정상적인 혈액 세포를 구별해 각 세포의 디지털 이미지를 제공하고, 혈액검사의 모든 과정을 자동화해 전문 인력 유무와 진단검사실의 규모에 상관없이 비교적 정확도 높은 검사 결과를 보장한다. 이 때문에 디지털 병리 환경 구축 비용을 절감할 수 있을 뿐 아니라 숙련된 인력이 상대적으로 많이 필요한 혈액검사를 효율적으로 진행할 수 있다.
마이랩 BCM은 유럽과 아세안, 중동 시장 인증 획득을 완료했다. 미국 식품의약국(FDA) 승인 획득을 위한 절차를 진행하고 있다.
임찬양 노을 대표는 "마이랩 BCM은 세계 최초 완전 자동화 AI 기반 혈액검사 솔루션으로 혈액검사를 시행하는 모든 의료기관뿐 아니라 채혈실에서 전문가 없이 사용할 수 있게 소형화하고 경량화한 대체 불가능 제품"이라며 "노을의 독보적인 기반 기술을 활용해 개발한 기술로 혈액암 등 다양한 암종의 조기진단 영역까지 확장할 것"이라고 말했다.
이 연구를 공동으로 진행한 정규환 성균관대학교 삼성융합의과학원 교수는 "이 연구에서 마이랩 BCM을 이용해 대규모의 고품질 백혈구 이미지 데이터를 생성하고 검증할 수 있다는 점이 입증됐다"며 "이는 기존의 자동화 분석 시스템이 갖는 한계를 극복한 것으로 기술적인 우월성과 혁신성이 확인된 것"이라고 설명했다.
또 "특히 각 이미지가 10개의 다중 초점 영상으로 구성돼 기존 데이터 모음과 차별화된 가치를 제공할 것으로 기대한다"며 "이 같은 데이터 모음은 약지도 학습(Weakly-supervised learning) 등 다양하고 새로운 의료 AI 모델 개발에 활용할 수 있어 백혈구 감별검사 자동화 연구에 새로운 지평을 열 것"이라고 말했다.
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