생명과학 분야 연구실에서는 현미경 이미지, 세포 배양, 조직 슬라이드 등 수많은 이미지를 생성하며, 이를 분석하는 과정은 오랜 시간 수작업으로 이루어지거나 복잡한 코딩이 필요한 경우가 많습니다. 이러한 비효율성을 해결하기 위해 카운티파이(Countify)가 생명과학 연구를 위한 노코드(no-code) 컴퓨터 비전 플랫폼을 선보였습니다. 이 플랫폼은 연구자들이 코딩 없이도 AI 기반의 이미지 분석 워크플로우를 구축하고 자동화할 수 있도록 돕습니다.
카운티파이는 '과학 연구를 위한 리플릿(Replit)'을 표방하며, 연구실에서 AI 이미지 분석 워크플로우와 실험 설계를 코딩 없이 직접 만들고, 훈련하며, 자동화할 수 있도록 지원합니다. 세포 계수(cell counting), 영역 추적(region tracing) 등 기존에 수작업으로 진행되던 작업을 AI가 실시간으로 감지, 계수, 보고하여 분석 시간을 최대 120배 단축하고, 수동 작업 대비 70%의 비용 절감 효과를 제공합니다. 또한 95%의 높은 탐지 정확도를 자랑하며, 하버드 의과대학, 스탠퍼드 대학교, 프린스턴 대학교 등 50개 이상의 유수 연구기관에서 이미 활용되고 있습니다.
이 플랫폼은 학술 기관과 바이오/제약 산업 연구실 모두를 대상으로 하며, 사용량 기반의 종량제(pay-as-you-go) 모델을 제공합니다. 학술 기관에는 전체 워크플로우 자동화, 클라우드 스토리지, 학술 논문 보고서 생성 기능을, 산업 분야에는 고급 분석 및 규제 준수 보고서 생성 기능을 추가로 제공합니다. 카운티파이는 이러한 혁신적인 접근 방식을 통해 연구자들이 데이터 분석에 들이는 시간을 줄이고, 더 많은 실험과 발견에 집중할 수 있도록 과학 발견 가속화에 기여하고 있습니다.