Der Aufbau eines Qualitätssicherungssystems für chinesische Medizin ist von großer Bedeutung, um die pharmakologischen Wirkstoffe zu klären, die Sicherheit der Anwendung zu gewährleisten und das Qualitätsniveau zusammengesetzter Präparate zu verbessern. Traditionelle Methoden der Qualitätskontrolle chinesischer Medizin basieren hauptsächlich auf der visuellen Unterscheidung von "Zustand und Qualität" sowie der qualitativen und quantitativen Analyse exogener Komponenten, was es schwierig macht, den tatsächlichen Wirkungsprozess der chinesischen Medizin im Körper umfassend widerzuspiegeln. Die bloße Charakterisierung chemischer Bestandteile in vitro reicht nicht aus, um die Gesamtqualität und Wirksamkeit der chinesischen Medizin realistisch und genau zu bewerten. In den letzten Jahren haben die rasche Entwicklung von Technologien der künstlichen Intelligenz, wie große Sprachmodelle, und deren Vorteile bei der Wissensintegration und semantischen Repräsentation eine Schlüsseltechnologie für die präzise Vorhersage der Prozesse von Inhaltsstoffen chinesischer Medizin im Körper geboten. Dieser Artikel gibt einen systematischen Überblick über den Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Vorhersage von Inhaltsstoffen chinesischer Medizin im Körper und der Auswahl von Qualitätsmarkern (Q-marker). Er umfasst Regelmodelle, maschinelles Lernen, Deep Learning und Multi-Omics-Datenintegrationsstrategien und gibt einen Ausblick auf die von künstlicher Intelligenz getriebene Forschung im Bereich der Qualitätskontrolle chinesischer Medizin, um die Entwicklung in Richtung Intelligenz und Präzision zu fördern.

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