중약의 복잡한 체계는 소분자, 단백질, 다당류, 고차 자가조립체 등 다양한 화학 성분을 포함한다. 현재 이들 성분의 분석은 스펙트럼 라이브러리의 커버리지 부족과 수작업 해석의 낮은 효율성으로 인해 제한되어 있으며, 물질 기초 연구의 깊이를 제약한다. 인공지능(AI)은 강력한 다중 출처 데이터 통합 및 심층 표현 학습 능력을 바탕으로, 중약 화학 성분 분석을 "경험 기반"에서 "데이터 기반"의 새로운 패러다임으로 전환시키고 있다. 본 논문은 중약 성분 분석에서 AI의 학습 패러다임과 핵심 구조를 체계적으로 고찰하며, 분자 표현 학습 방법, 스펙트럼 데이터 처리 전략, 지능형 분석 및 화학 공간 확장에 관한 최첨단 응용을 중점적으로 분석한다. 마지막으로 데이터 표준화, 데이터 공유 및 다중 모달 통합 등 주요 과제와 향후 발전 방향을 논의한다.

인공지능;중약 화학 성분;심층 학습;표현 학습;지능형 분석