중약(중국 전통 의약품) 품질 관리 체계 구축은 약효 물질 기초를 명확히 하고, 약물 안전을 보장하며 복합 제제의 품질 수준을 향상시키는 데 중요한 의미를 갖는다. 전통적인 중약 품질 관리 방법은 주로 "辨状论质"의 외관 식별과 외래 성분에 대한 정성 및 정량 분석에 의존하여 중약이 체내에서 실제로 작용하는 과정을 전면적으로 반영하기 어렵다. 단지 시험관 내 화학 성분의 특성만으로는 중약의 전체 품질과 효능을 진실되고 정확하게 평가하기에 부족하다. 최근 몇 년간 대규모 언어 모델 등 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 지식 통합 및 의미 표현의 장점은 중약 성분의 체내 과정을 정밀하게 예측하는 핵심 기술 지원을 제공하고 있다. 본 논문은 중약 체내 성분 예측 및 중약 품질 표시자(Q-marker) 선별에 인공지능을 적용한 연구를 체계적으로 정리하였으며, 규칙 기반 모델, 기계 학습, 딥러닝 및 다중오믹스 데이터 통합 전략을 포함한다. 또한 인공지능 기반 중약 품질 관리 연구의 전망을 제시하여 이 분야가 지능화 및 정밀화 방향으로 발전하는 데 참고가 되기를 기대한다.

중약 품질 관리; 인공지능; 체내 성분 예측; 중약 품질 표시자