L'établissement d'un système de contrôle de la qualité des médicaments chinois est d'une grande importance pour clarifier la base matérielle de leur effet pharmacologique, garantir la sécurité de leur utilisation et améliorer la qualité des préparations composées. Les méthodes traditionnelles de contrôle de la qualité des médicaments chinois reposent principalement sur l'identification visuelle "de l'état et de la qualité" ainsi que sur l'analyse qualitative et quantitative des composants exogènes, ce qui rend difficile la réflexion complète du processus réel d'action des médicaments dans l'organisme. La caractérisation des composants chimiques in vitro n'est pas suffisante pour évaluer de manière véritable et précise la qualité globale et l'efficacité des médicaments chinois. Ces dernières années, avec le développement rapide des technologies d'intelligence artificielle telles que les grands modèles de langage, les avantages de l'intégration des connaissances et de la représentation sémantique ont fourni un soutien technique clé pour la prédiction précise des processus intracorporels des composants des médicaments chinois. Cet article fait une revue systématique de l'application de l'intelligence artificielle dans la prédiction des composants intracorporels des médicaments chinois et la sélection des biomarqueurs de qualité (Q-marker), couvrant les modèles basés sur des règles, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les stratégies d'intégration des données multi-omiques, et envisage la recherche sur le contrôle de qualité des médicaments chinois pilotée par l'intelligence artificielle, dans l'espoir de fournir une référence pour promouvoir l'intelligence et la précision dans ce domaine.

Contrôle de la qualité des médicaments chinois; Intelligence artificielle; Prédiction des composants intracorporels; Biomarqueurs de qualité des médicaments chinois