近赤外分光技術は、迅速かつ非破壊的な分析手段として複雑なシステムの品質評価において重要な応用価値を持っています。ディープラーニング手法の継続的な発展に伴い、両者の融合は漢方薬の品質評価に新たな研究の方向性と技術的手法を提供しています。本稿では、多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、オートエンコーダ、敵対的生成ネットワーク、Transformerなどのモデルが近赤外分光のモデリングにおいてどのように応用されてきたかを系統的に整理し、漢方薬の品種および製法の識別、真贋判定、産地由来追跡、成分含有量予測、加工過程の監視、および製剤品質評価などの重要な段階での各種アルゴリズムの応用特徴と潜在的な利点と限界を分析しました。これに基づき、現在の研究がサンプル規模、モデル設計、訓練戦略、解釈可能性の面で直面している主要な課題を総括しました。最後に、ディープラーニングと近赤外分光融合技術の漢方薬品質評価への応用動向と発展方向を展望しました。

漢方薬;近赤外分光;ディープラーニング;品質分析