Der Aufbau eines Qualitätssicherungssystems für traditionelle chinesische Medizin ist von großer Bedeutung, um die pharmakologischen Grundlagen zu klären, die Anwendungssicherheit zu gewährleisten und die Qualitätsstandards komplexer Formulierungen zu verbessern. Traditionelle Methoden der Qualitätskontrolle chinesischer Medizin basieren häufig auf der äußerlichen Erkennung "辨状论质" sowie der qualitativen und quantitativen Analyse exogener Bestandteile, was eine umfassende Darstellung des tatsächlichen Wirkprozesses der chinesischen Medizin im Körper erschwert. Die alleinige Charakterisierung der chemischen Bestandteile in vitro reicht nicht aus, um die Gesamtqualität und Wirksamkeit chinesischer Medizin realistisch und genau zu bewerten. In den letzten Jahren hat die rasante Entwicklung von KI-Technologien wie großen Sprachmodellen Vorteile bei der Wissensintegration und semantischen Repräsentation gebracht und bietet eine wichtige technische Unterstützung für die präzise Vorhersage der in vivo Prozesse chinesischer Medizinbestandteile. Dieser Artikel gibt einen systematischen Überblick über den Einsatz von KI bei der Vorhersage von in vivo Bestandteilen und der Auswahl von Qualitätssignaturen (Q-marker) der chinesischen Medizin. Er umfasst regelbasierte Modelle, maschinelles Lernen, Deep Learning und Strategien zur Integration multi-omics Daten und bietet einen Ausblick auf die von KI getriebene Forschung zur Qualitätskontrolle der chinesischen Medizin, mit dem Ziel, die Entwicklung in Richtung Intelligenz und Präzision zu fördern.

Qualitätskontrolle chinesischer Medizin; Künstliche Intelligenz; Vorhersage in vivo Bestandteile; Qualitätsmarker chinesischer Medizin