El establecimiento de un sistema de control de calidad de la medicina china es de gran importancia para aclarar la base material de su eficacia farmacéutica, garantizar la seguridad del uso de medicamentos y mejorar el nivel de calidad de las preparaciones compuestas. Los métodos tradicionales de control de calidad de la medicina china dependen en gran medida de la identificación visual de "distinguir la condición y la calidad" y del análisis cualitativo y cuantitativo de componentes exógenos, lo que dificulta reflejar plenamente el proceso real de acción de la medicina dentro del cuerpo. La caracterización de los componentes químicos in vitro no es suficiente para evaluar de manera real y precisa la calidad y eficacia general de la medicina china. En los últimos años, con el rápido desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial como los grandes modelos de lenguaje, las ventajas de la integración del conocimiento y la representación semántica han proporcionado un soporte técnico clave para la predicción precisa de los procesos intracorpóreos de los componentes de la medicina china. Este artículo revisa sistemáticamente la aplicación de la inteligencia artificial en la predicción de componentes intracorpóreos de la medicina china y la selección de biomarcadores de calidad (Q-marker), abarcando modelos basados en reglas, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y estrategias de integración de datos multi-ómicas, y prevé la investigación del control de calidad de la medicina china impulsada por inteligencia artificial, con el fin de proporcionar una referencia para promover la inteligencia y precisión en este campo.

Control de calidad de la medicina china; Inteligencia artificial; Predicción de componentes intracorpóreos; Biomarcadores de calidad de la medicina china