딥 러닝 신경망 모델을 사용하여, 532 nm 여기 조건에서 만노스-개질 AuNPs를 적용한 표적 SERS 방식은 14종의 세균 종에 대해 높은 분류 정확도(96.1%)를 달성하였다. 또한, 우리는 AI 알고리즘이 라만 스펙트럼을 정확히 해석하는 방식을 설명하기 위한 프레임워크를 제안한다. Shapley additive explanations의 정규화된 양의 값(npSHAP)을 활용하여 AI가 선택한 스펙트럴 바코드로서 상위 5개 피크를 확인하였다. 제안된 프레임워크가 식별한 스펙트럴 시그니처는 직관적이고 간단한 방식으로 제시되어, 세균 분류 과정의 명확하고 정밀한 해석을 가능하게 한다.
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