Explainable AI가 LC-MS 분석에서 중요한 진짜 이유

– 성능보다 먼저 필요한 건 “이 결과를 누가 책임질 수 있는가”다1️⃣ LC-MS 분석은 ‘맞추는 기술’이 아니라 ‘설명해야 하는 기술’이다일반적인 AI 적용 사례에서는정확도가 어느 정도 높으면 실사용이 가능하다.하지만 LC-MS는 다르다.결과 하나가 임상 의사결정으로 이어지고규제 문서에 포함되며수년 뒤 audit에서 다시 꺼내진다즉 LC-MS 결과는 항상 이 질문을 동반한다.“왜 이렇게 나왔는가?”Explainable AI가 없으면이 질문에 답할 방법이 없다.👉 LC-MS 분석에서 설명 불가능한 결과는틀린 결과와 동일한 취급을 받는다.2️⃣ QA와 규제는 ‘모델’을 보지 않고 ‘판단 경로’를 본다현장에서 자주 벌어지는 장면이 있다.데이터 사이언티스트:“이 모델은 accuracy가 98%입니다”QA의..
제약산업 2026. 2. 23. 20:04
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