노을 주식회사(대표 임찬양, 이하 노을)는 자사의 말라리아 진단 솔루션 ‘miLab™ MAL’의 AI 진단 성능을 다룬 최신 연구 결과가 임상의학 분야 국제학술지인 Journal of Clinical Microbiology에 게재됐다고 밝혔다. 연구는 미국 최대 진단 랩 체인 랩콥(Labcorp)과 공동으로 진행했다.
이번 연구는 미국 내 랩콥의 레퍼런스 검사실에서 수집된 409개의 혈액 샘플을 기반으로 표준 현미경 검사와 노을의 miLab™ MAL 진단 결과를 비교해 진행됐다. 노스캐롤라이나, 사우스캐롤라이나, 버지니아, 컬럼비아특별구, 메릴랜드에 등 총 5개 지역 검사실에서 샘플이 수집됐다.
연구 결과 miLab™ MAL은 민감도(Sensitivity), 특이도(Specificity), 양성 예측도(PPV), 음성 예측도(NPV)에서 모두 100%를 기록하며, 표준 현미경 검사보다 우수한 진단 성능을 입증했다. 표준 현미경 검사의 경우, 민감도 81.8%, 특이도 100%, 양성 예측도 100%, 음성 예측도 99.5%를 보였다.
또한 miLab™ MAL은 표준 현미경 검사에서 놓친 위음성 사례를 모두 판별해 냈다. 연구에서 표준 현미경 전문가가 408개 샘플 중 399개는 음성, 9개는 양성으로 진단한 반면, miLab™ MAL은 동일 샘플에 대해 397개를 음성, 11개를 양성으로 진단했다. 현미경 검사에서 음성으로 판별된 2개 샘플을 재확인한 결과, 두 샘플 모두 극소량(<0.1%)의 기생충 감염(parasitemia)이 확인됐다.
miLab™ MAL은 20만 개의 적혈구를 분석해 기생충을 판별하며, 이는 표준 현미경에서 1천 개의 적혈구를 검사하는 것과 비교해 약 200배 많은 데이터를 기반으로 한다. 기존 연구에 따르면 표준 현미경 검사는 말라리아 감염 사례의 25% 이상을 놓칠 수 있어, miLab™ MAL은 특히 저농도 기생충 환경에서 높은 진단 정확도를 제공할 수 있는 혁신적인 도구로 주목 받고 있다.
팬데믹 이후 해외여행이 증가하면서 말라리아가 비유행 국가로 유입되는 사례가 꾸준히 증가하고 있다. 미국은 2018년 1,823건의 말라리아 유입 사례를 기록하며 지난 20년간 가장 높은 수치를 보였고, 2023년에는 플로리다, 메릴랜드, 텍사스 등 일부 주에서 비정상적인 감염 사례가 보고됐다. 이러한 상황에서 노을의 miLab™ MAL과 같은 AI 기반 말라리아 진단 솔루션의 필요성이 더욱 부각되고 있다.
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Noel AI-based malaria diagnosis solution, performance proven through international academic journals
Noel Corporation (CEO Chan-Yang Lim, hereinafter Noel) announced that the latest research results on the AI diagnostic performance of its malaria diagnostic solution 'miLab™ MAL' were published in the Journal of Clinical Microbiology, an international academic journal in the field of clinical medicine. The research was conducted in collaboration with Labcorp, the largest diagnostic lab chain in the United States.
This study compared the results of standard microscopic examination and Noel’s miLab™ MAL diagnostics on 409 blood samples collected from LabCorp’s reference laboratories in the United States. Samples were collected from five regional laboratories: North Carolina, South Carolina, Virginia, the District of Columbia, and Maryland.
The study results showed that miLab™ MAL demonstrated superior diagnostic performance to standard microscopy, recording 100% in sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV). In the case of standard microscopy, it showed sensitivity of 81.8%, specificity of 100%, positive predictive value of 100%, and negative predictive value of 99.5%.
Additionally, miLab™ MAL detected all false negative cases missed by standard microscopy. In the study, while the standard microscopist diagnosed 399 of 408 samples as negative and 9 as positive, miLab™ MAL diagnosed 397 of the same samples as negative and 11 as positive. When two samples that were negative by microscopy were rechecked, both were found to have very low levels of parasitic infection (<0.1%).
miLab™ MAL analyzes 200,000 red blood cells to determine parasites, which is about 200 times more data than examining 1,000 red blood cells using a standard microscope. Previous studies have shown that standard microscopic examinations can miss more than 25% of malaria cases, making miLab™ MAL an innovative tool that can provide high diagnostic accuracy, especially in low-parasite environments.
As international travel increases after the pandemic, cases of malaria being imported into non-endemic countries are steadily increasing. The United States recorded 1,823 imported malaria cases in 2018, the highest number in the past 20 years, and in 2023, unusual infection cases were reported in some states such as Florida, Maryland, and Texas. In this situation, the need for AI-based malaria diagnostic solutions such as Noel’s miLab™ MAL is becoming more evident.
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夕焼けAIベースマラリア診断ソリューション、国際学術誌を通じて性能を証明
ノール株式会社（代表イム・チャンヤン、以下、ノール）は、同社のマラリア診断ソリューション「miLab™ MAL」のAI診断性能を扱った最新の研究結果が、臨床医学分野の国際学術誌であるJournal of Clinical Microbiologyに掲載されたと明らかにした。研究は米国最大の診断ラボチェーンLabcorpと共同で行われた。
今回の研究は、米国内のラプコブのリファレンス検査室で収集された409個の血液サンプルに基づいて、標準顕微鏡検査と夕焼けのmiLab™ MAL診断結果を比較して行われた。ノースカロライナ、サウスカロライナ、バージニア、コロンビア特別区、メリーランドなど、計5つの地域検査室でサンプルが収集された。
研究の結果、miLab™MALは感度（Sensitivity）、特異度（Specificity）、陽性予測度（PPV）、陰性予測度（NPV）でいずれも100％を記録し、標準顕微鏡検査より優れた診断性能を実証した。標準顕微鏡検査の場合、感度81.8%、特異度100%、陽性予測も100%、陰性予測も99.5%を示した。
さらに、miLab™MALは、標準的な顕微鏡検査で見逃した偽陰性症例をすべて判別しました。研究では、標準顕微鏡の専門家が408サンプルのうち399は陰性、9は陽性と診断し、miLab™MALは同じサンプルに対して397を陰性、11を陽性と診断した。顕微鏡検査で陰性と判別された２つのサンプルを再確認した結果、両サンプルとも極少量（＜０．１％）の寄生虫感染（parasitemia）が確認された。
miLab™MALは、20万個の赤血球を分析して寄生虫を判別し、これは標準顕微鏡で1000個の赤血球を検査するのと比較して約200倍のデータを基にしています。従来の研究によると、標準顕微鏡検査はマラリア感染症例の25％以上を見逃す可能性があり、miLab™MALは特に低濃度寄生虫環境で高い診断精度を提供できる革新的なツールとして注目されています。
ファンデミック以後海外旅行が増加し、マラリアが非流行国に流入する事例が着実に増加している。米国は2018年に1,823件のマラリア流入事例を記録し、過去20年間で最も高い数値を見せ、2023年にはフロリダ、メリーランド、テキサスなど一部の州で異常な感染事例が報告された。このような状況では、夕焼けのmiLab™MALなどのAIベースのマラリア診断ソリューションの必要性がさらに浮上しています。
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基于Noul AI的疟疾诊断解决方案的性能已通过国际学术期刊验证
Noeul Co., Ltd.（CEO Lim Chan-yang，以下简称Noeul）宣布，其疟疾诊断解决方案“miLab™ MAL”的AI诊断性能最新研究成果发表在《临床微生物学杂志》上，临床医学领域的国际学术期刊。该研究是与美国最大的诊断实验室连锁店 Labcorp 合作进行的。
这项研究是通过比较标准显微镜检查和 Noel 的 miLab™ MAL 诊断结果来进行的，该诊断结果基于在美国 LabCorp 参考实验室收集的 409 份血液样本。样本是从五个地区实验室采集的，包括北卡罗来纳州、南卡罗来纳州、弗吉尼亚州、哥伦比亚特区和马里兰州。
研究结果显示，miLab™ MAL 的灵敏度、特异性、阳性预测值 (PPV) 和阴性预测值 (NPV) 均为 100%，显示出比标准显微镜更好的诊断性能。标准显微镜检查的敏感性为 81.8%，特异性为 100%，阳性预测值为 100%，阴性预测值为 99.5%。
miLab™ MAL 还识别出标准显微镜遗漏的所有假阴性病例。在该研究中，标准显微镜师在 408 个样本中诊断出 399 个样本为阴性，9 个样本为阳性，而 miLab™ MAL 对同一样本诊断出 397 个样本为阴性，11 个样本为阳性。对显微镜检查呈阴性的两个样本进行复查，结果证实两个样本均存在极少量（<0.1%）的寄生虫感染（寄生虫血症）。
miLab™ MAL 分析 200,000 个红细胞来识别寄生虫，其数据量比在标准显微镜下检查 1,000 个红细胞多约 200 倍。先前的研究表明，标准显微镜可能会漏掉超过 25% 的疟疾感染病例，因此 miLab™ MAL 作为一种创新工具而备受关注，它可以提供高诊断准确性，尤其是在低浓度寄生虫环境中。
自大流行以来，随着国际旅行的增加，输入到非流行国家的疟疾病例数量一直在稳步增加。 2018年，美国记录了1823例输入性疟疾病例，为过去20年来的最高数字，2023年，佛罗里达州、马里兰州和德克萨斯州等一些州报告了异常感染病例。在这种情况下，对基于人工智能的疟疾诊断解决方案（例如Noul的miLab™ MAL）的需求变得更加突出。
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La solution de diagnostic du paludisme basée sur l'IA de Noul a prouvé ses performances dans des revues universitaires internationales
Noeul Co., Ltd. (PDG Lim Chan-yang, ci-après dénommé Noeul) a annoncé que les derniers résultats de recherche sur les performances de diagnostic par IA de sa solution de diagnostic du paludisme « miLab™ MAL » ont été publiés dans le Journal of Clinical Microbiology. , une revue académique internationale dans le domaine de la médecine clinique. L'étude a été menée en collaboration avec Labcorp, la plus grande chaîne de laboratoires de diagnostic aux États-Unis.
Cette étude a été menée en comparant l'examen microscopique standard et les résultats du diagnostic miLab™ MAL de Noel sur la base de 409 échantillons de sang collectés dans le laboratoire de référence de LabCorp aux États-Unis. Des échantillons ont été collectés dans cinq laboratoires régionaux, dont la Caroline du Nord, la Caroline du Sud, la Virginie, le district de Columbia et le Maryland.
À la suite de l'étude, miLab™ MAL a enregistré 100 % de sensibilité, de spécificité, de valeur prédictive positive (VPP) et de valeur prédictive négative (VPN), démontrant de meilleures performances diagnostiques que la microscopie standard. La microscopie standard a montré une sensibilité de 81,8 %, une spécificité de 100 %, une valeur prédictive positive de 100 % et une valeur prédictive négative de 99,5 %.
miLab™ MAL a également identifié tous les cas de faux négatifs manqués par la microscopie standard. Dans l'étude, un microscopiste standard a diagnostiqué 399 comme négatifs et 9 comme positifs sur 408 échantillons, tandis que miLab™ MAL en a diagnostiqué 397 comme négatifs et 11 comme positifs pour les mêmes échantillons. Suite à une nouvelle vérification des deux échantillons qui se sont révélés négatifs lors de l'examen microscopique, une très petite quantité (<0,1%) d'infection parasitaire (parasitémie) a été confirmée dans les deux échantillons.
miLab™ MAL analyse 200 000 globules rouges pour identifier les parasites, ce qui repose sur environ 200 fois plus de données que l'examen de 1 000 globules rouges sous un microscope standard. Des études antérieures ont montré que la microscopie standard peut manquer plus de 25 % des cas d'infection palustre. C'est pourquoi miLab™ MAL attire l'attention en tant qu'outil innovant capable de fournir une précision diagnostique élevée, en particulier dans les environnements parasitaires à faible concentration.
À mesure que les voyages internationaux ont augmenté depuis la pandémie, le nombre de cas de paludisme importés dans des pays non endémiques a augmenté régulièrement. Les États-Unis ont enregistré 1 823 cas importés de paludisme en 2018, soit le nombre le plus élevé des 20 dernières années, et des cas d’infection inhabituels ont été signalés dans certains États, dont la Floride, le Maryland et le Texas, en 2023. Dans cette situation, le besoin de solutions de diagnostic du paludisme basées sur l'IA, telles que le miLab™ MAL de Noul, devient de plus en plus important.
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