Создание системы контроля качества китайской медицины имеет важное значение для раскрытия материальной основы ее лекарственного действия, обеспечения безопасности использования и повышения качества комплексных препаратов. Традиционные методы контроля качества китайской медицины в основном опираются на визуальное распознавание "дифференцировка по состоянию и качеству" и качественный и количественный анализ экзогенных компонентов, что затрудняет полное отражение реальных процессов действия китайской медицины в организме. Только характеристика химических компонентов in vitro недостаточна для достоверной и точной оценки общей качества и эффективности китайской медицины. В последние годы, с быстрым развитием технологий искусственного интеллекта, таких как большие языковые модели, преимущества интеграции знаний и семантического представления обеспечивают ключевую техническую поддержку для точного прогнозирования внутривенных процессов китайских компонентов. В статье систематически рассматривается применение искусственного интеллекта в прогнозировании внутривенных компонентов и отборе биомаркеров качества китайской медицины (Q-marker), охватывающих правилообразные модели, машинное обучение, глубокое обучение и стратегии интеграции мультиомных данных; а также дается обзор исследований контроля качества китайской медицины под управлением искусственного интеллекта, с целью содействия развитию данной области в направлении интеллектуализации и точности.

Контроль качества китайской медицины; искусственный интеллект; прогнозирование внутривенных компонентов; биомаркеры качества китайской медицины