O estabelecimento de um sistema de controle de qualidade da medicina tradicional chinesa é de grande importância para esclarecer a base material de sua eficácia farmacológica, garantir a segurança do uso e melhorar o nível de qualidade das formulações compostas. Os métodos tradicionais de controle de qualidade da medicina chinesa dependem principalmente da identificação visual "辨状论质" e da análise qualitativa e quantitativa de componentes exógenos, sendo difícil refletir de forma abrangente o processo real de ação da medicina chinesa no organismo. A caracterização apenas in vitro dos componentes químicos não é suficiente para avaliar de forma verdadeira e precisa a qualidade e eficácia gerais da medicina chinesa. Nos últimos anos, com o rápido desenvolvimento de tecnologias de inteligência artificial, como grandes modelos de linguagem, as vantagens da integração do conhecimento e da representação semântica forneceram suporte tecnológico crucial para a previsão precisa dos processos intracorporais dos componentes da medicina chinesa. Este artigo revisa sistematicamente a aplicação da inteligência artificial na predição de componentes intracorporais da medicina chinesa e na triagem de biomarcadores de qualidade (Q-marker), abrangendo modelos baseados em regras, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e estratégias de integração de dados multi-ômicos, além de apresentar perspectivas para pesquisas de controle de qualidade da medicina chinesa impulsionadas por inteligência artificial, visando fornecer referência para promover o avanço do campo rumo à inteligência e precisão.

controle de qualidade da medicina chinesa; inteligência artificial; predição de componentes intracorporais; biomarcadores de qualidade da medicina chinesa