노을은 자체 온디바이스 AI 플랫폼 ‘마이랩(miLab™)’을 활용해, 혈액 및 암 병리 진단에서 데이터 부족과 불균형 문제를 해결할 혁신적 기술을 선보였다. 발표된 연구에서는 단계별 심층학습을 통한 진단 민감도 향상과 생성형 모델을 활용한 데이터 증강 기법 등이 다뤄졌다.
또한 생성형 데이터 증강 기술로 말라리아 감염 적혈구 검출 성능도 높였다. GAN(생성적 적대 신경망) 등을 활용해 실제와 유사한 고품질 합성 이미지를 다량 제작해 학습 데이터셋을 확장했고, 희귀 적혈구 형태 검출 정확도를 개선했다.
이번 연구는 말라리아뿐 아니라 암, 결핵, 희귀 혈액 질환 등 데이터가 부족한 다양한 병리 진단에 적용할 수 있는 기술적 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다.
임찬양 노을 대표는 “노을 마이랩은 저자원 환경부터 고자원 임상까지 모두 적용 가능하며, 기존 진단법보다 안정적인 성능을 보여준다”며 “앞으로도 혈액 및 암 병리 진단 분야에서 범용성 높은 AI 기술 개발에 집중할 것”이라고 말했다.
김국주 하이뉴스(Hinews) 기자
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