Создание системы контроля качества традиционных китайских лекарственных средств имеет важное значение для разъяснения материала фармакологического действия, обеспечения безопасности применения и повышения качества составных препаратов. Традиционные методы контроля качества китайских лекарств в основном основаны на визуальном распознавании "определения состояния и качества" и качественном и количественном анализе экзогенных компонентов, что затрудняет всестороннее отражение реального процесса действия лекарств в организме. Описание химических компонентов вне организма недостаточно для достоверной и точной оценки общего качества и эффективности китайских лекарственных средств. В последние годы благодаря быстрому развитию искусственного интеллекта, включая большие языковые модели, преимущества интеграции знаний и семантического представления предоставили ключевую технологическую поддержку для точного прогнозирования внутриклеточного процесса компонентов китайских лекарств. В статье систематически обозреваются применения искусственного интеллекта в прогнозировании внутриклеточных компонентов китайских лекарств и отборе маркеров качества (Q-marker), включая правилные модели, машинное обучение, глубокое обучение и стратегии интеграции многомодальных данных, а также рассматриваются перспективы исследований контроля качества китайских лекарств под руководством искусственного интеллекта с целью содействия развитию области в направлении интеллектуализации и точности.

контроль качества китайских лекарств; искусственный интеллект; прогнозирование внутриклеточных компонентов; маркеры качества традиционных китайских лекарств