Para resolver la limitación de depender de un solo indicador o juicio empírico para determinar el punto final de concentración en la producción de extractos de medicina tradicional china, este estudio, centrado en el extracto Xuefu Zhuyu, propone de manera innovadora un sistema inteligente de control de calidad basado en una estrategia multimodal que combina "huella física + visión por máquina + grandes modelos de lenguaje". Se seleccionaron siete indicadores físicos clave, como densidad y pH, que fueron estandarizados para construir la huella física; luego, se eliminaron muestras anómalas mediante la distancia de Mahalanobis y se calculó una puntuación compuesta usando el método "CRITIC-entropía-pesos-TOPSIS" con un umbral de 0.6, clasificando 100 muestras en 62 conformes y 38 no conformes. Paralelamente, se recopilaron y extrajeron características de imágenes del extracto para construir seis modelos de aprendizaje automático, mostrando resultados donde el modelo XGBoost destacó por su mejor rendimiento, con precisión, precisión, recall, puntuación F1 y AUC de 0.9333, 1.0000, 0.8333, 0.9091 y 0.9630 respectivamente. Posteriormente, se desarrolló una plataforma de evaluación inteligente que integra grandes modelos de lenguaje, capaz de completar el análisis y generar recomendaciones operativas en alrededor de 10 segundos. Este sistema ofrece una solución integrada de control de calidad "clasificación objetiva-predicción rápida-recomendaciones inteligentes" para el extracto Xuefu Zhuyu, y provee un paradigma técnico reutilizable para la evaluación multidimensional de calidad de intermediarios de extractos de medicina tradicional china, impulsando la transformación de la producción hacia un "modelo impulsado por datos".

extracto Xuefu Zhuyu;huella física;visión por máquina;grandes modelos de lenguaje;control de calidad