왜 대부분의 AI-LC-MS 프로젝트는 PoC에서 멈추는가
모델은 맞았지만, 아무도 책임질 수 없었다1️⃣ PoC의 목표 자체가 잘못 설정된다대부분의 AI-LC-MS PoC는 이렇게 시작한다.“AI로 이거 할 수 있나요?”그래서 PoC의 성공 기준이:accuracy 몇 %anomaly detect 성공사람보다 잘 맞춤같은 기술 데모 수준에 머문다.하지만 운영 단계의 질문은 완전히 다르다.이 결과로 무엇을 결정할 것인가?이 판단의 책임자는 누구인가?이 결과가 틀렸을 때 어디까지 허용되는가?👉 PoC는 “가능한가?”에 답하지만,👉 운영은 “써도 되는가?”에 답해야 한다.이 간극을 처음부터 설계하지 않으면PoC는 성공해도 프로젝트는 멈춘다.2️⃣ AI가 ‘판단’을 대신하도록 설계된다PoC 단계에서 가장 흔한 설계 오류는 이거다.“AI가 batch 이상 여부를 판단..
제약산업
2026. 2. 22. 20:55
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 바이오마커
- matrix effect
- 데이터
- 신약 개발
- 미래산업
- 대사체 분석
- 분석
- 정량분석
- 제약산업
- ich m10
- 신약개발
- 제약
- AI
- 정밀의료
- 분석팀
- bioanalysis
- metabolomics
- Multi-omics
- 임상시험
- 머신러닝
- LC-MS
- audit
- 디지털헬스케어
- 치료제
- 약물분석
- lc-ms/ms
- 시스템
- Targeted Metabolomics
- Spatial metabolomics
- 약물개발
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
| 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
글 보관함
