노을(대표 임찬양)이 타겟 세포 탐지를 위한 ‘생성형 AI 데이터 증강 기술’에 대한 국제특허 PCT (국제특허협력조약) 출원을 완료했다고 밝혔다. 

출원 특허는 말라리아 감염 적혈구, 자궁경부암 세포, 형태가 특이한 백혈구 등의 타겟 세포를 더 정확하게 추론할 수 있도록 고품질의 학습 데이터를 생성·확장하는 인공지능 기반 데이터 증강 기술의 발명에 관한 것이다. 노을은 이번 특허 출원을 통해 글로벌 지식 재산(IP) 자산을 확보함과 동시에 미래 제품 포트폴리오 확장을 위한 기술 경쟁력을 강화한다는 계획이다.

회사에 따르면 특허 기술은 생성적 적대 신경망(GAN) 등 다양한 AI 생성 기법을 결합해 타겟 세포 이미지를 여러 각도와 형태로 변환·확대해 학습하도록 하는 방식으로, 미세한 형태적 차이까지 인식할 수 있는 정밀 진단 모델 구현을 가능하게 했다. 실제 임상 환경에서 수집된 타겟 세포 이미지를 기반으로 고품질 합성 이미지를 대량 생성함으로써, 상대적으로 부족한 감염 세포 학습 데이터를 보강하고 AI의 추론 및 판독 정확도를 크게 향상시켰다.

이에 회사는, 인공지능 데이터 학습 단계에 해당 기술을 적용하여 AI 기반 말라리아 진단 솔루션(miLab™ MAL)의 정확도를 100%까지 향상시킬 수 있었으며, 말라리아 전파를 일으키는 생식모세포(Gametocyte) 등 희귀 감염세포의 정확한 검출을 통해 감염병 확산을 예방할 수 있는 기술적 토대를 마련했다는 입장이다. 또한, 이번 기술은 말라리아뿐만 아니라 자궁경부암 세포나 비정형 백혈구 등 감염·질병 세포의 형태가 다양하거나 희소한 질환 전반에서 AI 진단 정확도를 높이는 데 활용될 수 있는 범용 기술이라는 점에서 갖는 의미가 크다고 밝혔다. 

노을 임찬양 대표는 “혈액 및 암병리 진단 분야는 디지털화 초기 단계로 AI 모델 훈련을 위한 학습용 데이터가 매우 제한적이다. 노을만의 독자적 AI 데이터 증강 기술은 개발 단계에서의 고질적인 병리 데이터 부족 문제를 해소함으로써, 연구 개발의 효율과 제품의 정확도를 동시에 향상시키는 기술”이라며, “형태학적 변이가 다양한 혈액 및 암 질환에도 폭넓게 적용이 가능한 진일보한 기술로서 향후 노을의 제품 포트폴리오의 경쟁력 강화를 위한 중요한 자산이 될 것”이라고 밝혔다.