AI 현장진단 확대…혈액 검사도 ‘POCT+AI’ 흐름

현장진단(POCT, Point-of-Care Testing)에 인공지능(AI)을 접목한 혈액 검사 기술이 등장하며 응급 의료 환경에서의 활용 가능성이 주목받고 있다. 기존 검사실 중심으로 이뤄지던 혈액 분석이 현장 기반으로 확장되는 흐름 속에서, 형태학적 분석까지 자동화하려는 시도가 이어지고 있다.

노을(대표 임찬양)은 최근 벨기에에서 열린 ‘POCT 심포지엄 2026’에서 자사 진단 플랫폼 ‘마이랩(miLab)’ 임상 연구 결과가 발표됐다고 7일 밝혔다. 이번 연구는 벨기에 브뤼셀 소재 Hôpitaux Iris Sud 연구진이 수행한 다기관 파일럿 연구로, 말라리아 및 급성 백혈병 진단 성능을 평가한 내용이다.

노을에 따르면 말라리아 진단 솔루션 ‘miLab MAL’은 제한된 조건의 파일럿 연구에서 민감도와 특이도가 모두 100%로 보고됐으며, 약 15분 내 결과 도출과 함께 기생충 밀도 추정 및 종 식별 정보 제공이 가능하다는 점이 제시됐다. 다만 해당 결과는 초기 연구 단계에서 도출된 수치로, 적용 범위와 조건에 대한 추가 검증이 필요한 것으로 해석된다.

함께 발표된 혈액 분석 솔루션 ‘miLab BCM’ 연구에서는 응급실 환경에서 급성 백혈병 관련 지표인 순환 모세포(Blast) 탐지 성능이 평가됐다. 회사는 해당 장비가 순환 모세포가 포함된 사례를 모두 탐지해 민감도 100%, 특이도 92% 수준의 결과가 보고됐다고 전했다. 다만 구체적인 연구 설계와 대상 규모는 공개되지 않았다.

급성 백혈병은 초기 혈구 수치가 정상 범위에 머무르는 경우가 있어 조기 발견이 어려운 질환으로, 말초혈에서 관찰되는 미성숙 세포를 포착하는 것이 진단의 단서로 활용된다. 연구진은 형태학 기반의 이상 세포 탐지 기능과 디지털 이미지를 통해 기존 전혈구검사(CBC)에서 놓칠 수 있는 사례를 보완할 가능성을 제시했다고 설명했다.

마이랩은 검체 전처리부터 디지털 이미징, AI 분석까지 하나의 장비에서 수행하는 올인원 형태의 POCT 솔루션으로, 검사 과정을 단순화하고 현장 적용성을 높이는 데 초점이 맞춰져 있다. 이러한 접근은 전문 인력이 제한된 환경이나 응급 상황에서 빠른 의사결정을 지원하기 위한 기술적 방향으로 해석된다.

검사실 기반 분석 중심이던 혈액 진단이 현장 중심으로 이동하는 흐름 속에서, AI를 활용한 형태학적 분석 자동화 시도가 이어지고 있다. 다만 현재 단계에서는 파일럿 연구 결과가 중심인 만큼, 실제 임상 환경에서 동일한 성능이 재현될 수 있는지가 향후 기술 평가의 핵심이 될 것으로 보인다.