يعد إنشاء نظام مراقبة جودة الأعشاب الصينية ذا أهمية كبيرة لتوضيح الأساس المادي لتأثيرها الدوائي، وضمان أمان الاستخدام، ورفع مستوى جودة التحضيرات المركبة. تعتمد أساليب مراقبة جودة الأعشاب الصينية التقليدية في الغالب على التمييز الظاهري المبني على "التعرف على الحالة وجودة المادة"، بالإضافة إلى التحليل النوعي والكمّي للمكونات الخارجية، مما يجعل من الصعب عكس العملية الحقيقية لتأثير الأعشاب في الجسم. لا يكفي الاعتماد على توصيف المكونات الكيميائية الخارجية لتقييم الجودة الشاملة والفعالية للعشاب الصينية بدقة وواقعية. في السنوات الأخيرة، مع التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي مثل النماذج اللغوية الكبيرة، توفرت دعائم تقنية رئيسية للتنبؤ الدقيق بمسارات مكونات الأعشاب في الجسم من خلال مزايا الدمج المعرفي والتمثيل الدلالي. تستعرض هذه الورقة بشكل منهجي تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالمكونات داخل الجسم وتصنيف مؤشرات جودة الأعشاب الصينية (Q-marker)، وتغطي النماذج القائمة على القواعد، التعلم الآلي، التعلم العميق واستراتيجيات دمج البيانات متعددة الأومكس، كما تستشرف بحوث مراقبة جودة الأعشاب الصينية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بهدف تقديم مرجع لدفع هذا المجال نحو التطور الذكي والدقيق.
关键词
مراقبة جودة الأعشاب الصينية; الذكاء الاصطناعي; التنبؤ بالمكونات داخل الجسم; مؤشرات جودة الأعشاب الصينية