노을주식회사는 세계적 의료영상 학술대회 ‘MICCAI 2025’에서 온디바이스 AI 기반 현장 진단 플랫폼 ‘마이랩(miLab™)’을 활용한 최신 연구 성과를 발표했다고 밝혔다. 제28회를 맞은 MICCAI는 23일부터 27일까지 대전 컨벤션센터에서 개최됐다.

노을은 이번 학회에서 혈액 및 암 병리 진단 분야의 학습 데이터 부족과 데이터 불균형 문제를 개선하기 위한 AI 기술을 공개했다. 워크숍 세션에서는 온디바이스 환경에 최적화된 단계별 심층학습(Cascaded Deep Learning) 기반 모델과 생성형 데이터 증강을 활용한 감염 적혈구 검출 성능 향상 연구를 발표했다.

첫 번째 연구는 경량 합성곱 신경망(CNN)과 소형 비전 트랜스포머(TinyViT)를 단계적으로 결합한 ‘계단식 분류 모델 배치(Cascaded Classification Framework)’를 적용한 사례다. 자동화 디지털 현미경으로 확보한 다초점 세포 이미지를 분석해 슬라이드 변동성과 데이터 불균형 문제를 보완했다. 아프리카 말라위와 에티오피아 임상 혈액 샘플 평가에서 민감도 98%, 특이도 99.3%를 기록했으며, 수동 현미경 판독 대비 민감도가 약 11%포인트 개선됐다.

두 번째 연구는 생성적 적대 신경망(GAN) 등을 활용한 ‘생성형 데이터 증강(Generative Augmentation)’ 기술이다. 실제 현미경 이미지와 유사한 합성 이미지를 대량 생성해 학습 데이터셋을 확장했다. 특히 생식모세포(Gametocyte) 적혈구 이미지 학습에서 기존 증강 방식 대비 검출률이 개선됐다고 회사는 설명했다.

노을은 해당 기술이 말라리아를 넘어 암, 결핵, 희귀 혈액 질환 등 데이터 확보가 어려운 분야에도 적용 가능하다고 밝혔다. 임찬양 대표는 “마이랩은 엔비디아 젯슨 보드를 탑재한 온디바이스 AI 통합 진단 플랫폼”이라며 “저자원 및 고자원 환경 모두에서 기존 진단법 대비 우수한 성능을 확인했다”고 말했다.

노을은 검체 전처리부터 이미징, 분석까지 자동화한 온디바이스 AI 혈액·암 진단 플랫폼을 상용화했으며, 현재 말라리아 진단, 혈액 분석, 자궁경부암 진단 솔루션을 운영하고 있다.