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2024년 11월 15일 10:20 성상우 기자

[더벨]노을, 글로벌학회서 말라리아 AI 진단 성능 공개

노을은 자사 말라리아 진단 솔루션 'miLabTM MAL'의 AI 진단 성능이 표준 현미경 검사 대비 우수한 정확도를 보였다고 15일 밝혔다.

노을은 지난 13일부터 미국 뉴올리언스에서 열리고 있는 미국 열대의학 및 위생학회(American Society of Tropical Medicine and Hygiene, 이하 'ASTMH')에서 구연 발표와 포스터 발표를 통해 miLabTM MAL에 대한 최신 연구 성과를 공개했다.

특히 나이지리아에서 진행된 miLabTM MAL의 임상 성능 연구는 학회의 주요 연구에 해당하는 구연 발표(Oral Presentation)로 채택되며 학계의 주목을 받았다는 설명이다.

나이지리아 말라리아 프로그램의 말라리아 운영 전문가 그룹(Malaria Operational Research Expert Group of the National Malaria Programme, MOREG)의 의장인 웰링턴 나이지리아 라고스 대학 교수(Prof. Wellington A.Oyibo)는 "miLabTM MAL은 현미경 전문가 수준을 넘어선 정확한 진단 결과를 15분 이내 신속하게 제공한다는 점에서 매우 높은 기술적 가치를 가진다"면서 "miLabTM MAL은 말라리아 퇴치에 극적으로 기여할 수 있는 독보적인 솔루션으로 말라리아 진단에 새로운 글로벌 스탠다드를 제시할 것"이라고 설명했다.

나이지리아 라고스 대학의 웰링턴 교수가 miLabTM MAL의 임상 성능 연구 결과를 발표하고 있다.

나이지리아 라고스(Lagos) 지역의 말라리아 의심 환자 400명을 대상으로 진단 성능을 분석한 결과 miLabTM MAL의 민감도는 94.4%, 특이도는 98.1%를 보였다. miLabTM MAL이 아프리카 현장에서 숙련된 현미경 전문가 수준 이상으로 말라리아를 진단할 수 있다는 의미다. 특히 말라리아가 많이 발생하는 고위험 지역에서 말라리아 의심 환자의 음양성 여부를 신속하고 정확하게 판별해 낼 수도 있는 수준이다.

miLabTM MAL에 적용된 최신 AI 기술에 대한 포스터 발표도 이번 학회에서 진행됐다. 현미경 전문가의 심층적인 세포 관찰 결과를 모방한 검토 분류기(Reviewing Classifier)를 추가해 AI 진단 정확도를 보다 정교하게 후보정하는 노을의 특허 기술이다. 이를 통해 말라리아 의심 환자를 대상으로 진행한 임상 연구 결과를 전후향적으로 비교한 결과 전체 일치율(Overall Percent Agreement, OPA)에서 전반적인 개선을 보였다는 설명이다.

후향적 연구인 2022년 말라위에서 진행한 임상 성능 연구(N=488)에선 92.3%에서 98.3%로 개선됐다. 전향적 연구인 2024년 말라위(N=261)와 에티오피아(N=104)에서 진행한 임상 성능 연구에선 각각 98.5%에서 99.6%로, 96.2%에서 100%로 일치율이 향상되며 현미경 전문가의 개입이 필요한 애매한 판정 빈도가 크게 줄어든 것으로 나타났다.

노을 김태환 최고사업책임자(CBO)는 "miLabTM MAL은 WHO가 2030 말라리아 달성 과제로 언급한 디지털 현미경 제품으로 말라리아 진단의 골드 스탠다드 방식인 기존 현미경 검사를 뛰어넘는 우수한 성능을 입증해왔다"면서 "이번에 공개된 최신 연구 결과를 통해 말라리아 진단의 새로운 글로벌 스탠다드로서 독보적인 시장 포지셔닝을 재확인했다"고 밝혔다.

한편 노을은 미국, 유럽, 아프리카 등 주요 국가의 대형의료기관을 중심으로 비즈니스를 확대해나가고 있다. 최근엔 WHO PQ 인증 등 국제 공공조달 시장 진입을 위한 절차를 진행 중이다. 2022년 UNITAID 보고서에서 '현미경 진단의 모든 기능을 통합한 가장 발전된 형태의 디지털 현미경 플랫폼'으로 소개된 바 있다. 2024년 4월 WHO 보고서에선 2030년까지 말라리아 관련 활동 전반에서 국제사회가 달성해야 할 결과물로 '디지털 현미경'이 포함되면서 시장 내 대안이 없는 새로운 골드 스탠다드로 자리매김하고 있다는 설명이다.

성상우 기자 info@thebell.co.kr

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