“생성형 AI로 데이터 증강”…노을, 혈액·암 진단 국제특허 출원

생성형 인공지능(AI) 기술이 혈액 및 암 진단 분야 진단 정확도를 혁신적으로 높이고 있다. AI 기반 혈액 및 암 진단 전문기업 노을이 최근 타겟 세포 탐지 강화를 위한 ‘생성형 AI 데이터 증강 기술’의 국제특허협력조약(PCT) 출원을 마치며, 글로벌 지식재산(IP) 경쟁력 확보와 진단 기술 고도화에 속도를 내고 있다. 업계는 이번 기술을 데이터 부족 문제 해결과 진단 자동화 시장 주도권 경쟁의 분기점으로 보고 있다.

노을이 출원한 기술은 말라리아 감염 적혈구, 자궁경부암 세포, 비정형 백혈구 등 특정 세포를 정밀하게 탐지·추론할 수 있도록, AI 학습에 필요한 고품질 데이터를 자동으로 생성·확장하는 데이터 증강 법에 관한 것이다. 이번 출로 노을은 미래 제품 포트폴리오 확장과 함께 글로벌 시장에서의 독자 기술 경쟁력 확보를 노린다. 임찬양 노을 대표는 “혈액 및 암 병리 진단 AI는 학습 데이터 확보가 난제인 초기 시장 단계”라며 “노을만의 AI 데이터 증강 기술이 병리 데이터 부족의 고질적 문제를 해결, 연구 및 제품의 정확성을 동시에 끌어올렸다”고 밝혔다. 이어 “다양한 형태로 변이하는 혈액 및 암 질환 진단에 범용적으로 적용 가능해 향후 제품 경쟁력의 기반이 된다”고 강조했다.

이번 특허 기술은 생성적 적대 신경망(GAN) 등 다양한 AI 기법을 결합, 타겟 세포 이미지를 여러 각도·형태로 변환·확장해 학습시키는 방식이다. 이를 통해 기존에는 미세 구조 차이를 충분히 반영하지 못했던 AI 진단 모델의 적합성을 대폭 높였다. 실제 임상 데이터 기반으로 고품질 합성 이미지를 대량 생성, 말라리아 등 희귀 감염세포 데이터가 부족한 한계를 돌파했다. AI의 세포 추론 및 판독 정확도를 단기간 내 크게 개선한 것이 핵심 성과다.

적용 결과, 노을은 해당 기술을 AI기반 말라리아 진단 솔루션(miLab MAL)의 개발에 도입, 실제로 진단 정확도를 100%까지 끌어올렸다. 또한 감염 전파의 핵심 세포인 생식모세포(Gametocyte) 등 희귀 세포 탐지 성공 사례도 확보했다. 업계에서는 이 기술이 감염병 확산 사전 차단에 실질적으로 기여할 수 있는 토대를 다졌다는 평가가 나온다. 노을 측은 “이번 증강 방식은 말라리아뿐 아니라 자궁경부암, 비정형 백혈구 등 다양한 희귀·변형 세포 질환 진단 AI의 정밀도를 높이는 범용성 기술로 확장 가능하다”고 설명했다.

노을이 보유한 마이랩(miLab)은 혈액 및 암 병리 진단 분야에 적용된 세계 첫 온디바이스 AI 플랫폼이다. 자체 개발한 AI엔진과 고체염색 기반의 전자동 진단 시스템으로, 검체 전처리·이미징·분석 전 과정을 자동화했다. 카트리지 내 염색시약을 바꿔 다양한 진단 영역 확장이 가능한 구조로, 기술 진입 장벽이 특히 높은 병리 진단 시장에서 AI 기반 진단 자동화 혁신을 선도하고 있다.

글로벌 시장에서는 이미 혈액 및 병리 이미징 데이터의 확보·증강 경쟁이 본격화되는 가운데, 미국·유럽 등 선도 기업들도 AI 데이터 품질 향상을 차세대 성장동력으로 삼고 있다. 한편 국내에서는 식약처, 과기부 등이 데이터 규제 및 의학 AI 인증 절차 고도화에 나서고 있다.

전문가들은 이번 특허 기술의 상용화와 실제 임상 적용이 혈액 및 암 진단 산업의 판도를 결정할 기폭제가 될 수 있다고 진단했다. 산업계는 이번 노을의 기술이 AI 기반 정밀 진단의 시장 안착과 글로벌 IP 경쟁에 어떤 변화를 줄지 주목하고 있다.