数字化技术为中药质量评价传统模式带来了革新。本文系统梳理了数字化驱动下的中药质量评价研究热点及其实践应用，从数据获取、模型构建、应用推广和市场接受多方面分析研判中药质量评价数字化面临的困难挑战，并提出针对性策略。针对当前中药质量领域存在的问题，提出了一系列创新构想，包括挖掘与应用中药药性数据、构建中药成分大数据库、融合数字化与新兴生物技术进行中药生物效应评价以及基于真实世界数据的临床智能评价。并在此基础上提出了构建基于“药性数据、化学成分分析、生物效应评估及临床评价”中药多维质量分析等级评价模型，希冀为中药质量评价的现代化、科学化和规范化提供有益参考。

目的：探讨人工智能(AI)在实验室信息化管理系统(LIMS)中的技术应用路径及其对实验室管理效率与智能化的推动作用。方法：通过“传统AI技术+大模型”结合的方式，分别论证了不同AI技术分在本地知识库智能问答、检验全流程审核、数据智能展示及图像识别等场景的应用。结果：基于在实验室的AI应用场景的建设应用，AI显著提升了实验室管理效率。结论：AI技术通过多模态融合与流程优化，为实验室管理提供高效、精准的解决方案，未来需进一步强化数据安全与模型可解释性，推动全流程智能化发展。

目的：针对制药工业4.0背景下非计算机化仪器数据治理难题，提出智能化改造方案以突破传统数据管理瓶颈。方法与结果：通过构建“网络化架构-高兼容连接-防篡改转换”三级技术框架：部署USB中间件实现多仪器数据实时传输，结合算法将可编辑格式实时转换为符合FDA 21 CFR Part 11的不可编辑文件，并采用备份系统自动备份。结论：创新性体现在非侵入式改造模式、网络化的布局，为传统仪器智能化升级提供符合GxP规范的经济型路径，解决了非计算机化系统数据完整性管理的技术问题。

人工智能(AI)正在以前所未有的深度重构药品质量控制体系，随着中药产业的快速发展，其质量监管问题愈发受到关注。中药的有效性与安全性直接影响到公众健康，因此，提升中药质量监管的科学性与有效性显得尤为重要。近年来AI技术在各个领域的应用逐渐深入，其中在中药质量监管中的潜力也逐渐被认可。目前，AI技术在中药的栽培种植、饮片真伪优劣鉴别、生产合规性审查、市场流通监测和风险评估检测等多个环节中展现了其优势。然而，尽管已有一些研究成果，仍存在技术应用不够普及、标准化程度低及数据共享不足等问题。本文旨在深入综述AI技术在中药质量监管中的创新应用，全面分析其有效性与未来前景，并结合国内外的研究成果，创新性地提出了“AI-数字感官-区块链”三元协同的质量控制范式，探讨未来可能的研究方向，以期推动中药质量监管的现代化进程，实现更高水平的安全保障和科学监管。

目的：建立红景天中没食子酸、红景天苷、酪醇、1，2，3，4，6-O-没食子酰葡萄糖、红景天素、草质素-7-O-鼠李糖苷6种多指标成分定性分析方法，探索双标线性校正法用于辅助色谱峰定性分析的可行性。方法：测定红景天中6种成分在19根不同色谱柱上的实际保留时间，以没食子酸和红景天素为双标化合物，使用双标线性校正法预测保留时间。同时选择酪醇为参照物，使用相对保留时间法预测保留时间，并比较两种定性方法的准确度。结果：与相对保留时间法相比，双标线性校正法具有更高的保留时间预测准确率和色谱柱符合率，适用于更多的色谱柱。结论：双标线性校正法作为一种新的替代对照品法，能较好地辅助色谱峰定性，具有广阔的应用前景。

目的：以决明子饮片为例，建立复杂高效液相色谱条件下的双标线性校正法，并对该方法进行优化。方法：使用筛选出的15根不同型号的C₁₈色谱柱，选出2个成分作为双标组合，建立双标线性校正法预测其他5个成分的保留时间，并使用未知色谱柱和未知样品对方法进行验证。结合色谱柱肯定数量和目标峰平均符合率两个参数综合比较定位结果，根据复杂色谱条件影响下的缺陷对该方法进行优化。结果：优化前的方法目标峰平均符合率为73.3%，优化后的方法目标峰平均符合率为98.7%。经过优化后的方法目标峰平均符合率更高，色谱柱的适用范围也更广。结论：优化后的双标线性校正法能更好地辅助复杂色谱条件下特征图谱中色谱峰的定位分析。

目的：借助先进的ACD Labs/AutoChrom方法开发软件，进行参数模拟设计，根据软件模拟结果建立测定丁丙诺啡原料药中相关杂质的高效液相色谱法。方法：采用Agilent ZORBAX Eclipse Plus C₁₈色谱柱(4.6 mm×150 mm，3.5 μm)，以40 mmol·L^-1磷酸二氢钾溶液-乙腈为流动相，梯度洗脱，流速1.3 mL·min^-1，柱温 35 ℃，检测波长240 nm，进样量5 μL。结果：丁丙诺啡中杂质A、B、D、E、F、G、H、I和J与主成分均能有效分离，线性范围分别为0.33~83.73、0.20~78.74、0.20~40.28、0.22~43.31、0.32~78.98、0.13~63.74、0.51~101.54、0.22~43.72、0.40~80.37 μg·mL^-1，检测限为0.10、0.06、0.06、0.06、0.09、0.04、0.15、0.07、0.12 μg·mL^-1，定量限为0.33、0.20、0.20、0.22、0.32、0.13、0.51、0.22、0.40 μg·mL^-1，准确度、精密度、耐用性均符合要求。结论：该方法适用于丁丙诺啡原料药中杂质A、B、D、E、F、G、H、I和J等有关物质的测定和质量控制。

目的：借助先进的ACD Labs/AutoChrom方法开发软件，进行参数模拟设计，根据软件模拟及实际考察结果建立了甲磺酸沙非胺原料药中相关杂质测定的HPLC法。方法：采用Waters Atlantis T3柱(4.6 mm×250 mm，5 μm)，以pH 7.0的磷酸盐缓冲液为流动相A、乙腈为流动相B，梯度洗脱，流速为1.3 mL·min^-1，检测波长为228 nm，柱温为35 ℃，进样量为10 μL。 结果：甲磺酸沙非胺中杂质1~12与主成分及各杂质间均能有效分离，线性范围分别为0.102 1~5.329、0.102 9~5.379 7、0.106 8~4.972 9、0.102 1~5.135、0.103 8~5.314 7、0.097 7~4.869 8、0.095 2~4.760 5、0.095 3~5.109 5、0.050 5~5.287 5、0.098 7~4.885 6、0.102 4~4.997 5、0.050 8~5.134 7 μg·mL^-1，检测限0.051、0.051 4、0.053 4、0.051 1、0.051 9、0.048 8、0.047 6、0.047 7、0.025 3、0.049 3、0.051 2、0.025 4 μg·mL^-1，定量限为0.102 1、0.102 9、0.106 8、0.102 1、0.103 8、0.097 7、0.095 2、0.095 3、0.050 5、0.098 7、0.102 4、0.050 8 μg·mL^-1，准确度、精密度、耐用性均符合要求。结论：该方法适用于甲磺酸沙非胺原料药中12个杂质的有关物质的测定和质量控制。

目的： 建立丹参-红曲发酵产物的数字化质量评价体系，筛选关键质量标志物，为其智能化质控提供方法学支持。方法： 采用UPLC-Q-Orbitrap-MS技术对20批次发酵产物中丹参酮ⅡA、丹酚酸B等34种指标成分进行高通量定量分析；通过层析聚类分析和偏最小二乘判别分析筛选关键标志物，结合支持向量机器学习算法构建智能判别模型，数字化解析批次间质量差异特征。结果： 不同批次样品共标定34个共有峰，聚类分析显示样品按产地聚为三类(山东、河南、安徽)。联合偏最小二乘分析进一步筛选出6个关键差异标志物，包括异丹参酮ⅡA、丹参酮ⅡA等萜类及丹酚酸G等酚酸类成分；支持向量机模型通过遗传算法与网格搜索协同优化参数，实现产地溯源准确率100%。结论：本研究通过“化学特征解析-标志物筛选-模型验证”的三步式分析策略，构建了丹参-红曲发酵产物的数字化质量评价体系，为中药质量控制的智能化转型提供了可推广的技术路径。

目的：采用X射线衍射技术与机器学习算法，构建中药大青盐中氯化钠含量的快速定量模型。方法：采集90批大青盐样本的X射线衍射图谱数据，并依据《中国药典》2020年版大青盐项下含量测定法所测定的参考值，分别运用偏最小二乘法(PLS)、支持向量回归(SVR)和长短期记忆网络(LSTM)构建X射线衍射快速预测模型。结果：经多元散射校正(MSC)预处理及竞争自适应重加权抽样(CARS)特征变量选择的数据，在偏最小二乘模型(PLS)和长短期记忆网络模型(LSTM)中表现较好；经标准正态变换(SNV)预处理及竞争自适应重加权抽样(CARS)特征变量选择的数据，在支持向量回归模型(SVR)中表现较好。结论：3种模型均表现出了良好的预测潜力，表明X射线衍射技术与机器学习算法结合对中药大青盐的含量准确预测是可行的。

目的：采用热分析与响应面法结合智能感官技术探究槐角炭的最优炮制工艺。方法：利用热分析技术模拟中药炮制过程，对中药槐角粉末的热解特性进行研究，结合智能感官分析探讨炮制工艺，确定适中范围。以染料木素、山柰酚、槲皮素的含量为综合评价指标，运用响应曲面法优选最优的槐角炭炮制工艺。结果：槐角炭的最优炮制工艺为：炒制温度290 ℃，炒制时间14 min。结论：采用热分析-响应面法结合智能感官技术建立的模型相对准确，可以较好地预测染料木素等活性成分的含量，优选的槐角炮制工艺方法可行，为进一步研究中药槐角的质量标准提供了参考。

目的：建立蒲黄中水分、浸出物和含量测定的快速定量模型。方法：采集91批蒲黄样品的近红外光谱，使用SavitZky-Golay卷积平滑法(S-G)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和连续小波变换(CWT)进行光谱预处理，使用竞争性自适应重加权采样法(CARS)、连续投影算法(SPA)和变量重要性投影算法(VIP)进行变量选择与全波段建模进行比较，采用偏最小二乘模型(PLS)建立水分、浸出物和含量测定的定量模型，计算校正集和验证集的决定系数(R²c、R²v)、均方根误差(RMSEc、RMSEv)和残差预测偏差(RPD)对模型性能进行评价。结果： 蒲黄的水分、浸出物和含量的PLS模型R²c和R²v均大于0.9，RMSEc和RMSEv均趋近于0，RPD均大于3。结论：本文采用近红外光谱构建了蒲黄中水分、浸出物、香蒲新苷和异鼠李素-3-O-新橙皮苷含量的定量预测模型，该方法能够实现对蒲黄主要质控指标的快速检测，为蒲黄的质量监管提供了有力的技术支持。

目的：对乳块消制剂从工艺稳定性和制剂稳定性两方面进行质量稳定分析。方法：建立乳块消不同剂型HPLC指纹图谱，根据指纹图谱筛查结果，针对企业A出现的部分批次丹参酮含量异常和企业B非药用目的污染成分进行追查，同时对不同企业样品进行加速稳定性试验，结合性状、水分、指纹图谱等指标评价企业样品的制剂稳定情况。结果：指纹图谱共标定35个共有峰，片剂和颗粒剂对照指纹图谱间较为接近，但与胶囊剂差异较明显，主要体现在企业C胶囊对照指纹图谱中归属丹参的峰部分缺失和含量偏低。企业A乳块消片丹参提取工艺存在偏差，企业B污染成分经对照品比对和UPLC Q-TOF MS/MS确证为黄芩浸膏粉，可能来源于共线污染。加速稳定性试验中企业D复合膜包装颗粒剂样品表现稳定，采用铝塑泡罩包装的片剂受水汽影响较大，性状出现裂片、内容物溢出、软化等现象，片剂增重明显，指纹图谱共有峰1号峰出现显著降解，HDPE塑料瓶包装的片剂和胶囊剂降解稍缓。结论：建立的指纹图谱方法能有效表征乳块消制剂的整体情况，不仅能排查企业样品的异常工艺改变和非药用成分残留，也能揭示样品稳定性敏感条件，为企业工艺验证和提升包装材料提供参考，共有峰1号峰可作为乳块消制剂稳定性的指标。