Para resolver a limitação da produção de extratos de medicina tradicional chinesa que depende de um único indicador ou julgamento empírico para determinar o ponto final da concentração, este estudo, focado no extrato Xuefu Zhuyu, propõe de forma inovadora um sistema inteligente de controle de qualidade multimodal baseado em “impressão digital física + visão computacional + grande modelo de linguagem”. Selecionando 7 indicadores físicos principais, como densidade e valor de pH, e realizando a padronização para construir a impressão digital física; em seguida, utilizando a distância de Mahalanobis para eliminar amostras anômalas, calculando a pontuação composta com os métodos “CRITIC + peso entropia + TOPSIS” e adotando 0,6 como limiar de aprovação, dividindo 100 lotes de amostras em 62 lotes aprovados e 38 lotes reprovados; simultaneamente coletando e extraindo características de imagens dos extratos para construir 6 modelos de aprendizado de máquina; a comparação dos resultados mostrou que o modelo XGBoost teve o melhor desempenho, com acurácia, precisão, recall, pontuação F1 e AUC de 0,9333, 1,0000, 0,8333, 0,9091 e 0,9630, respectivamente. Com base nisso, foi desenvolvida uma plataforma inteligente de avaliação integrada com um grande modelo de linguagem, capaz de concluir análises e gerar recomendações operacionais em cerca de 10 segundos. Este sistema fornece uma solução integrada de controle de qualidade “classificação objetiva + previsão rápida + sugestões inteligentes” para o extrato Xuefu Zhuyu e também um paradigma técnico reutilizável para avaliação multidimensional da qualidade de intermediários de extratos de medicina tradicional chinesa, impulsionando fortemente a transformação da produção de medicina chinesa para ser “orientada por dados”.

Xuefu Zhuyu; impressão digital física; visão computacional; grande modelo de linguagem; controle de qualidade