Создание системы контроля качества китайских лекарственных средств имеет важное значение для определения основы их фармакологического действия, обеспечения безопасности применения и повышения качества составных препаратов. Традиционные методы контроля качества китайских лекарств в основном основываются на визуальной идентификации "辨状论质" и качественном и количественном анализе экзогенных компонентов, что затрудняет полное отражение реального процесса действия лекарств в организме. Одного лишь характеризования химических компонентов in vitro 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 предоставляют ключевую технологическую поддержку для точного прогнозирования внутрисуточных процессов компонентов китайских лекарств. В статье систематически обзорны применения искусственного интеллекта в прогнозировании внутрисуточных компонентов и выборе маркеров качества китайских лекарств (Q-marker), включая правилные модели, машинное обучение, глубокое обучение и стратегии интеграции мультиомных данных, а также рассматриваются перспективы исследований контроля качества китайских лекарств на основе ИИ с целью содействия развитию этой области в направлении интеллектуализации и точности.

контроль качества китайских лекарств;искусственный интеллект; прогнозирование внутрисуточных компонентов; маркеры качества китайских лекарств