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嘉峪檢測網(wǎng) 2024-05-27 13:07
目前，中藥材及飲片的市場需求快速增長，其質(zhì)量控制與安全保障更顯迫切；傳統(tǒng)的中藥材及飲片檢測手段存在主觀經(jīng)驗(yàn)依賴、檢測精度有限、無法全面量化復(fù)雜成分等問題，難以滿足中藥材及飲片在準(zhǔn)確分類與鑒別、精準(zhǔn)成分測量等方面的需求，而人工智能技術(shù)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用為中藥材及飲片檢測提供了新的解決方案。
中國工程院院刊《中國工程科學(xué)》2024年第2期刊發(fā)中國中醫(yī)科學(xué)院廣安門醫(yī)院王階教授研究團(tuán)隊(duì)的《中藥材及飲片檢測中人工智能應(yīng)用探討》一文。文章總結(jié)了中藥材及飲片檢測的現(xiàn)有方法及應(yīng)用現(xiàn)狀，系統(tǒng)梳理了人工智能技術(shù)在藥材分類、真?zhèn)舞b別、產(chǎn)地溯源、有害成分測量、有效成分測量、藥效測量等方面的典型應(yīng)用，深入分析了當(dāng)前面臨的數(shù)據(jù)收集與標(biāo)準(zhǔn)化，檢測數(shù)據(jù)共享機(jī)制，快速、無損、低成本檢測技術(shù)需求，檢測數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，多模態(tài)檢測數(shù)據(jù)融合等問題。研究認(rèn)為，智能化、精準(zhǔn)化、快速化是中藥材及飲片檢測未來的重點(diǎn)發(fā)展方向，需要持續(xù)完善檢測標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)共享體系、深化人工智能技術(shù)研究與應(yīng)用、強(qiáng)化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)用、引入新型傳感技術(shù)、加強(qiáng)人工智能技術(shù)應(yīng)用監(jiān)管，以此推動(dòng)我國中藥材及飲片檢測高質(zhì)量發(fā)展，保障中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展。
一、前言
中藥材及飲片的質(zhì)量控制和評(píng)價(jià)是中藥現(xiàn)代化發(fā)展的核心內(nèi)容之一，其品質(zhì)優(yōu)劣直接關(guān)系到臨床療效和患者用藥安全。近年來，隨著公眾健康意識(shí)的增強(qiáng)，中藥材及飲片市場呈現(xiàn)持續(xù)增長態(tài)勢；然而，中藥材及飲片仍存在真?zhèn)螕郊?、產(chǎn)地不明、有害成分超標(biāo)、藥效不足等質(zhì)量安全問題，威脅著人民群眾的生命健康安全。因此，構(gòu)建科學(xué)、精準(zhǔn)、高效的中藥材及飲片檢測體系，成為保障中藥品質(zhì)、重塑消費(fèi)者信心、推動(dòng)中藥現(xiàn)代化進(jìn)程的關(guān)鍵任務(wù)。
現(xiàn)有的中藥材及飲片檢測方法大致可以分為經(jīng)驗(yàn)檢測法、顯微檢測法、人工智能感官檢測法和現(xiàn)代理化檢測法4種。其中，經(jīng)驗(yàn)檢測法主要通過檢測人員依據(jù)藥材的形、色、氣、味等外觀特征進(jìn)行直觀判斷；此方法簡便快捷，但受制于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和主觀性，難以實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化與定量分析。顯微檢測法則借助顯微鏡等儀器，對(duì)藥材微觀結(jié)構(gòu)進(jìn)行觀察，以彌補(bǔ)經(jīng)驗(yàn)法的局限，屬于定性或半定量分析。人工智能感官檢測法利用電子眼、電子鼻、電子舌等傳感器，模擬并擴(kuò)展人類的感官功能，旨在提高檢測的客觀性和準(zhǔn)確性?，F(xiàn)代理化檢測法則運(yùn)用色譜、質(zhì)譜、光譜、分子檢測等科學(xué)技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)中藥材及飲片的客觀化、定量化檢測。然而，面對(duì)中藥材及飲片的復(fù)雜物質(zhì)組成和海量檢測數(shù)據(jù)，單一的手段和簡單的數(shù)據(jù)處理方法通常難以有效解析其中蘊(yùn)含的有效成分、毒性成分和特異性指標(biāo)信息。
在此背景下，人工智能技術(shù)因其數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別能力，為破解中藥材及飲片檢測難題提供了嶄新視角。在藥材分類中，人工智能圖像識(shí)別技術(shù)如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，已成功應(yīng)用于人參、黃芪、當(dāng)歸等百余種中藥材的自動(dòng)分類，準(zhǔn)確率超過90%。在藥材的真?zhèn)舞b別方面，人工智能結(jié)合光譜分析（如太赫茲、紅外、拉曼光譜）、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)枸杞、人參、冬蟲夏草等常見藥材的高精度（>95%）真?zhèn)舞b別。在藥材產(chǎn)地溯源方面，利用圖像、質(zhì)譜、色譜、光譜等多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，對(duì)人參、當(dāng)歸、黃芪等進(jìn)行產(chǎn)地追溯（準(zhǔn)確率為80%~85%），顯著提升了藥材的溯源能力。在有害成分測量方面，運(yùn)用人工智能輔助的液相色譜 ? 質(zhì)譜聯(lián)用、氣相色譜 ? 質(zhì)譜聯(lián)用等多技術(shù)融合方法，對(duì)30余種農(nóng)藥殘留、多種重金屬及10余種微生物毒素的檢測準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。在有效成分測量方面，運(yùn)用人工智能構(gòu)建復(fù)雜非線性關(guān)系模型，精準(zhǔn)測定生物堿、苷類、揮發(fā)油、有機(jī)酸等，為藥材質(zhì)量評(píng)價(jià)提供科學(xué)依據(jù)。目前，藥效測量尚處起步階段，但通過大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)對(duì)海量中藥研究數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，有望克服多藥效與多成分相互作用、劑型與給藥方式等因素影響，建立精準(zhǔn)高效的藥效評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)與模型。未來，新型人工智能技術(shù)，如多模態(tài)信息融合、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，將進(jìn)一步賦能中藥材及飲片檢測，構(gòu)建更為全面、立體的質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。
人工智能在中藥材及飲片檢測領(lǐng)域的應(yīng)用不僅是應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)檢測方法局限性的必然選擇，更是推動(dòng)中藥現(xiàn)代化、確保藥材質(zhì)量、保障公眾用藥安全、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的迫切需要。本文圍繞人工智能在中藥材及飲片檢測中的應(yīng)用開展研究，總結(jié)中藥材及飲片的主要檢測方法，梳理人工智能在中藥材及飲片檢測中的應(yīng)用現(xiàn)狀，分析當(dāng)前人工智能在中藥材及飲片檢測中遇到的問題和挑戰(zhàn)，針對(duì)性提出中藥材及飲片檢測中人工智能應(yīng)用的發(fā)展建議，以期為推動(dòng)中醫(yī)藥高質(zhì)量發(fā)展提供借鑒。
二、中藥材及飲片檢測方法
（一）傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)檢測方法
傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)檢測方法是基于中醫(yī)藥學(xué)長期積累的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐，通過檢測者的直觀感受判斷藥材的種類、質(zhì)量等。這類方法簡單、便捷、快速，不需要復(fù)雜儀器和設(shè)備，但主觀性較強(qiáng)且依賴檢測者的經(jīng)驗(yàn)和能力，僅能作為一種快速篩查的手段使用。此外，傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)檢測方法缺乏客觀、可量化的標(biāo)準(zhǔn)，不利于中藥材及飲片的科學(xué)評(píng)價(jià)和質(zhì)量控制。
（二）顯微檢測方法
顯微檢測方法是對(duì)傳統(tǒng)檢測方法的補(bǔ)充。對(duì)于一些不易通過形狀進(jìn)行鑒別的中藥材及飲片，通過顯微鏡觀察藥材的內(nèi)部組織構(gòu)造、細(xì)胞性狀等，完成對(duì)中藥材及飲片的檢測。這類方法需要專業(yè)的設(shè)備和技術(shù)人員支持，且對(duì)樣品有一定的要求。
（三）人工智能感官檢測法
人工智能感官檢測法是近年來興起的一種檢測方法，利用先進(jìn)的傳感器和算法模仿人類視覺、嗅覺和味覺等功能，模擬人對(duì)中藥材及飲片進(jìn)行檢測的方法。目前，投入使用的主要設(shè)備有電子眼、電子鼻和電子舌等。① 電子眼利用圖像識(shí)別和處理技術(shù)，對(duì)中藥材及飲片的外觀特征進(jìn)行采集分析，包括顏色、形狀、紋理等，以達(dá)到評(píng)估的目的。② 電子鼻利用一個(gè)或多個(gè)氣敏傳感器檢測中藥材及飲片散發(fā)的氣味，將不同氣味分子在傳感器表面的作用轉(zhuǎn)化為可測量的電信號(hào)，從而進(jìn)行氣體的分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)中藥材及飲片的檢測。③ 電子舌利用味覺傳感器，將中藥材及飲片的味道信息轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可處理的電信號(hào)，結(jié)合模式識(shí)別算法完成對(duì)中藥材及飲片的質(zhì)量評(píng)價(jià)。
與傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)檢測方法相比，人工智能感官檢測法具有更好的量化能力和穩(wěn)定性，可實(shí)現(xiàn)對(duì)中藥材的自動(dòng)化和智能化檢測。但是，受限于相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，人工智能感官在可靠性、檢測模型傳遞等方面還存在一定問題；多以傳統(tǒng)的中藥材及飲片性狀為基礎(chǔ)，人工智能感官的部分檢測內(nèi)容較難以量化。
（四）理化檢測方法
理化檢測方法通過化學(xué)和物理方法對(duì)中藥材及飲片的標(biāo)志物、主要成分或有害物質(zhì)進(jìn)行分析，從而評(píng)估其真?zhèn)魏推焚|(zhì)等級(jí)等。理化檢測方法主要有質(zhì)譜法、色譜法、光譜法、分子檢測法等，這類方法具有較好的客觀性和量化性，是中藥材及飲片質(zhì)量控制的重要手段。① 質(zhì)譜法通過分析物質(zhì)中粒子的荷質(zhì)比，得到化合物的分子量、分子結(jié)構(gòu)等信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)物質(zhì)和成分的定性及定量分析。該方法常用于中藥材及飲片中有效成分、農(nóng)藥殘留、重金屬等的定量測量。② 色譜法依據(jù)不同物質(zhì)對(duì)相態(tài)的選擇性實(shí)現(xiàn)分離，從而進(jìn)行物質(zhì)分析，用于中藥材及飲片的分類、真?zhèn)舞b別和定量檢測等。根據(jù)流動(dòng)相和固定相的不同，色譜法可以分為氣相色譜法、液相色譜法等多種不同方法。③ 光譜法通過測量中藥材及飲片在不同波長下的光吸收或發(fā)射特性，推斷其化學(xué)結(jié)構(gòu)和成分，常用于中藥材及飲片的分類、鑒別、溯源等，也可實(shí)現(xiàn)對(duì)部分物質(zhì)的定量分析。常用的光譜檢測技術(shù)有紅外光譜法、太赫茲光譜法、激光誘導(dǎo)擊穿光譜法、拉曼光譜法等。④ 分子檢測法主要利用分子生物技術(shù)，如蛋白質(zhì)標(biāo)記技術(shù)、聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)技術(shù)、脫氧核糖核酸條形碼技術(shù)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)中藥材及飲片的檢測。
（五）其他檢測方法
除上述檢測方法外，還有一些用于中藥材及飲片質(zhì)量控制的檢測方法，具體有：X射線衍射法，可以分析中藥材及飲片的晶體結(jié)構(gòu)；核磁共振法，可以深入中藥材及飲片內(nèi)部進(jìn)行物質(zhì)檢測；熱分析法、電化學(xué)法等，可以從不同角度對(duì)中藥材及飲片進(jìn)行檢測和分析。此外，中藥指紋圖譜作為一種綜合、可量化的鑒定手段，可以利用多種檢測數(shù)據(jù)對(duì)中藥材及飲片進(jìn)行定性和定量評(píng)價(jià)。
三、中藥材及飲片檢測中人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀
人工智能技術(shù)已在自然語言處理、圖像識(shí)別、生成式人工智能等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，并且取得了一定的成果。在中藥材及飲片檢測領(lǐng)域，人工智能技術(shù)展現(xiàn)出了廣闊的應(yīng)用前景（見圖1）。人工智能技術(shù)結(jié)合傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)、增量學(xué)習(xí)、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等多種技術(shù)手段，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)中藥材及飲片的智能檢測和分析（見表1），為中藥材及飲片的質(zhì)量控制、藥效安全和安全性保障提供了重要支撐。近年來，人工智能技術(shù)在中藥材及飲片檢測中的應(yīng)用取得了快速發(fā)展，在藥材分類、真?zhèn)舞b別、產(chǎn)地溯源、有害成分檢測、有效成分檢測、藥效檢測等多個(gè)方向得到廣泛應(yīng)用。
圖1 人工智能在中藥材及飲片檢測中的應(yīng)用模式
表1 美國空間態(tài)勢感知天基系統(tǒng)發(fā)展情況
（一）藥材分類
不同種類的中藥材及飲片藥效不同，正確分類是保證臨床療效的首要條件。然而，中藥種類繁多，部分中藥材及飲片形態(tài)接近，難以完全使用人工進(jìn)行分辨，并且日益增長的中藥材及飲片需求使得傳統(tǒng)分類方法難以滿足快速、準(zhǔn)確的分類需求。圖像識(shí)別技術(shù)具有實(shí)現(xiàn)方案簡單、檢測速度快、成本較低等優(yōu)勢，被視為實(shí)現(xiàn)中藥材及飲片分類的最佳技術(shù)。目前，利用CNN等網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建的中藥材及飲片自動(dòng)分類系統(tǒng)，可以準(zhǔn)確識(shí)別和分類包括人參、黃芪、當(dāng)歸等在內(nèi)的百余種常見中藥材。在實(shí)際應(yīng)用中，這些系統(tǒng)的藥材分類準(zhǔn)確率通常在90%以上，顯著提高了中藥材及飲片分類的效率和準(zhǔn)確性。
（二）真?zhèn)舞b別
目前，中藥材市場上仍存在一些造假行為，如將假冒、異物和非藥用成分摻入到藥材或飲片中，危害人民的生命健康，也可能導(dǎo)致相關(guān)科學(xué)研究、生產(chǎn)制藥和臨床應(yīng)用的失敗。在對(duì)中藥材及飲片進(jìn)行真?zhèn)舞b別時(shí)，單一的圖像檢測技術(shù)進(jìn)行檢測時(shí)效果不佳，可以搭配操作簡單、成本較低的光譜分析技術(shù)，如太赫茲光譜、紅外光譜、拉曼光譜等，獲取中藥材及飲片的內(nèi)外特征和部分化學(xué)成分信息，結(jié)合支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)真?zhèn)嗡幉牡蔫b別。目前，現(xiàn)有的設(shè)備和系統(tǒng)可以對(duì)市場上常見的假冒偽劣的枸杞、人參、冬蟲夏草等藥材進(jìn)行鑒別，一般準(zhǔn)確率在95%以上。
（三）產(chǎn)地溯源
中藥材的品質(zhì)受種源、土壤品質(zhì)、栽培技術(shù)、生態(tài)環(huán)境等影響較大。特定地區(qū)生產(chǎn)的藥材相較于其他地區(qū)生產(chǎn)的同種藥材會(huì)具有更好的臨床療效，稱為道地藥材。因此，加強(qiáng)產(chǎn)地溯源對(duì)保障中藥材及飲片的質(zhì)量和療效、推動(dòng)中藥產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展具有重要意義。然而，同種類的中藥材及飲片在外觀、成分等方面都極為相似，需要結(jié)合部分化學(xué)成分和微量元素進(jìn)行分析才能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)分類。綜合使用圖像、質(zhì)譜、色譜、光譜等多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，提高產(chǎn)地溯源的準(zhǔn)確性和魯棒性。目前，上述技術(shù)已成功應(yīng)用于人參、當(dāng)歸、黃芪等多種中藥材的產(chǎn)地溯源中，但是由于相關(guān)數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性以及不同產(chǎn)地同種藥材的相似性，相較于藥材分類和真?zhèn)舞b別，產(chǎn)地溯源的準(zhǔn)確率略低（通常為80%~85%）。
（四）有害成分測量
中藥材及飲片的原材料主要來自自然環(huán)境和人工培育條件下的植物、動(dòng)物或礦物等。由于土壤和水源污染、人工種植不當(dāng)、自身蓄積伴生等原因，可能導(dǎo)致部分藥材中的重金屬、農(nóng)藥殘留及有害元素含量偏高，進(jìn)而影響中藥材及飲片的用藥安全。針對(duì)中藥材及飲片中的重金屬和農(nóng)藥殘留檢測，可以采用化學(xué)法、光譜法、色譜法、質(zhì)譜法等技術(shù)手段來明確具體成分與含量。隨著技術(shù)的進(jìn)步和檢測要求的提高，多技術(shù)融合檢測方法越來越多地用于中藥材及飲片的檢測中，如液相色譜 ? 質(zhì)譜聯(lián)用、氣相色譜 ? 質(zhì)譜聯(lián)用等方法，并成為未來的主要發(fā)展方向。同時(shí)，多技術(shù)融合檢測方法需要更多新的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法，通過學(xué)習(xí)不同模態(tài)數(shù)據(jù)中的特征，利用不同數(shù)據(jù)之間的互補(bǔ)性，提高對(duì)有害成分的檢測精度。目前，借助人工智能算法，已對(duì)常見的30余種農(nóng)藥殘留（甲胺磷、六氯環(huán)已烷等）、多種重金屬（鉛、砷、汞等）、10余種微生物毒素（黃曲霉毒素、赭曲霉毒素）等進(jìn)行檢測，檢測準(zhǔn)確率可以達(dá)到95%以上。
（五）有效成分測量
在中藥材及飲片的有效成分測量方面，目前檢測的主要成分有各種生物堿、苷類、揮發(fā)油、有機(jī)酸等。但是，中藥材成分復(fù)雜，許多有效成分尚未被發(fā)現(xiàn)且成分之間可能存在相互作用和干擾的問題。一方面，中藥材及飲片中有效成分的測量依托對(duì)中藥材及飲片的有效成分研究；另一方面，需要更加強(qiáng)大的算法建立起成分與含量之間的復(fù)雜非線性關(guān)系模型，這也是中藥材及飲片有效成分測量的未來發(fā)展方向。
（六）藥效測量
目前，有關(guān)中藥材及飲片的藥效測量研究和應(yīng)用還較少。一方面，單一中藥可能具有多種藥效，這些藥效可能針對(duì)不同的疾病或癥狀，在進(jìn)行藥效分析時(shí)需要參照具體疾病或癥狀進(jìn)行評(píng)估，這增加了藥效分析的復(fù)雜性；另一方面，中藥通常包含多種活性成分，這些成分可能以復(fù)雜的方式相互作用以產(chǎn)生藥效，通常呈現(xiàn)出非線性的復(fù)雜關(guān)系。除此之外，中藥的藥效還受多種因素影響，如藥物劑型、給藥途徑、方劑中其他藥物的種類和數(shù)量等。為此，需要建立更為精準(zhǔn)、高效的藥效評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)流程和模型，運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，對(duì)海量的中藥研究數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析。
四、人工智能技術(shù)在中藥材及飲片檢測中應(yīng)用存在的問題
人工智能技術(shù)在中藥材及飲片檢測中的應(yīng)用雖然取得了一定的進(jìn)展，但也存在一些問題和挑戰(zhàn)，需要進(jìn)一步研究和解決，主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)收集與檢測標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)、中藥材及飲片檢測數(shù)據(jù)共享機(jī)制、部分檢測方法成本高昂、單一檢測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性問題、多模態(tài)檢測數(shù)據(jù)融合問題等方面。
（一）數(shù)據(jù)收集與檢測標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)
在中藥材及飲片檢測領(lǐng)域，數(shù)據(jù)收集與檢測標(biāo)準(zhǔn)化是確保檢測結(jié)果準(zhǔn)確性和可比性的基石，然而，數(shù)據(jù)收集與檢測標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)面臨一系列挑戰(zhàn)。在實(shí)際收集中藥材及飲片的檢測數(shù)據(jù)時(shí)，經(jīng)常遇到數(shù)據(jù)不完整、標(biāo)注不準(zhǔn)確、存在噪聲等問題；標(biāo)準(zhǔn)化體系的建設(shè)不僅涉及技術(shù)問題，更涉及行業(yè)習(xí)慣、市場需求乃至國際貿(mào)易規(guī)則等復(fù)雜因素，同時(shí)也需要因地制宜，考慮各地環(huán)境、設(shè)備人員等條件差異；隨著新技術(shù)和新方法的不斷涌現(xiàn)、科學(xué)研究的深入和市場需求的變化，需要不斷對(duì)標(biāo)準(zhǔn)體系進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新和維護(hù)。
（二）中藥材及飲片檢測數(shù)據(jù)共享機(jī)制
中藥材及飲片種類多樣、生產(chǎn)批次多，部分檢測方法耗時(shí)長、成本高，導(dǎo)致難以獲取大規(guī)模、多樣化的檢測數(shù)據(jù)集。中藥材及飲片檢測數(shù)據(jù)共享，有助于構(gòu)建大型中藥材及飲片檢測數(shù)據(jù)集，提升人工智能模型的泛化能力，促進(jìn)企業(yè)、高校、科研院所之間相互學(xué)習(xí)和共同進(jìn)步，促進(jìn)行業(yè)公平競爭和市場透明化，推動(dòng)行業(yè)整體發(fā)展。但是，數(shù)據(jù)共享事關(guān)不同機(jī)構(gòu)、企業(yè)的商業(yè)利益，包括知識(shí)產(chǎn)權(quán)、商業(yè)機(jī)密等敏感問題，既需要建立嚴(yán)密的數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)機(jī)制，也需要明確的數(shù)據(jù)共享政策和法規(guī)指導(dǎo)。此外，由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)，不同來源的數(shù)據(jù)難以直接交換和共享，數(shù)據(jù)的質(zhì)量、可靠性和時(shí)效性問題亟待解決。
（三）快速、無損、低成本的檢測技術(shù)需求
在實(shí)際的中藥材及飲片檢測過程中，開發(fā)快速、無損且低成本的檢測技術(shù)以全面揭示中藥材及飲片的內(nèi)在質(zhì)量，并應(yīng)用在生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)中，能夠顯著提高中藥材及飲片的生產(chǎn)質(zhì)量。這也是目前中藥材及飲片行業(yè)發(fā)展的迫切需求。目前，在中藥材及飲片快速、無損、低成本的檢測技術(shù)方面面臨的挑戰(zhàn)具體有：為實(shí)現(xiàn)中藥材及飲片的快速檢測，需要開發(fā)新的檢測方法和設(shè)備，能夠在短時(shí)間內(nèi)完成大量樣品的檢測；為確保在不破壞樣品的前提下獲取準(zhǔn)確的質(zhì)量信息，需要發(fā)展無損檢測技術(shù)并對(duì)技術(shù)的靈敏度和分辨率提出了更高的要求；由于中藥材及飲片的種類繁多、形態(tài)差異大，快速無損檢測技術(shù)還需要具備良好的通用性和適應(yīng)性，這要求檢測設(shè)備及方案能夠針對(duì)不同類型的樣品進(jìn)行靈活調(diào)整和優(yōu)化。
（四）單一檢測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性問題
單一檢測手段盡管難以實(shí)現(xiàn)中藥材及飲片性質(zhì)的全覆蓋，但其在經(jīng)濟(jì)性、實(shí)用性、快速檢測、輔助診斷、研究開發(fā)、質(zhì)量控制等方面仍具有不可替代的作用。同時(shí)，不同檢測手段的準(zhǔn)確性也是對(duì)中藥材及飲片進(jìn)行綜合質(zhì)量評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)。目前，已有多種檢測手段可用于中藥材及飲片，但在實(shí)際應(yīng)用中，部分檢測方法的準(zhǔn)確性仍然有待提高。一是中藥材及飲片的成分復(fù)雜，導(dǎo)致檢測的數(shù)據(jù)量大、特征信息多、噪聲干擾大，需要設(shè)計(jì)強(qiáng)大的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和解析；二是不同檢測手段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型可能不同，如光譜數(shù)據(jù)、色譜數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等，其反應(yīng)的中藥材及飲片特征也不盡相同，需要分別設(shè)計(jì)不同的算法來應(yīng)對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型和解析需求，以確保最終數(shù)據(jù)解讀的準(zhǔn)確性和可靠性。
（五）多模態(tài)檢測數(shù)據(jù)融合問題
在對(duì)中藥材及飲片進(jìn)行精細(xì)化評(píng)價(jià)時(shí)，單一檢測數(shù)據(jù)分析無法滿足實(shí)際需求，而多模態(tài)融合技術(shù)可以利用不同檢測手段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，從不同維度全面、準(zhǔn)確地揭示中藥材及飲片的內(nèi)在質(zhì)量特性。但是，中藥材及飲片多模態(tài)檢測數(shù)據(jù)的融合分析也存在諸多挑戰(zhàn)。一是不同檢測手段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)維度等各不相同，需要對(duì)不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊和配準(zhǔn)，以確保其在空間和時(shí)間上的一致性；二是為發(fā)揮不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的互補(bǔ)和協(xié)同作用，需要設(shè)計(jì)和選擇合理的融合策略，構(gòu)建能夠同時(shí)處理多種數(shù)據(jù)類型、挖掘數(shù)據(jù)間深層次關(guān)聯(lián)性的融合模型；三是由于中藥材及飲片的復(fù)雜性和多樣性，難以獲取大量準(zhǔn)確標(biāo)注的多模態(tài)數(shù)據(jù)以用于模型訓(xùn)練，需要設(shè)計(jì)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)和實(shí)驗(yàn)方案；四是多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析還需要考慮實(shí)際應(yīng)用中的可行性和效率問題以平衡檢測成本、檢測速度和檢測準(zhǔn)確性之間的關(guān)系。
五、中藥材及飲片檢測中人工智能應(yīng)用的發(fā)展建議
（一）持續(xù)完善檢測標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)共享體系建設(shè)
制定全面細(xì)致的檢測標(biāo)準(zhǔn)體系，涵蓋中藥材及飲片檢測應(yīng)用的分類、產(chǎn)地溯源、質(zhì)量評(píng)價(jià)、藥效評(píng)價(jià)等方面，確保每一環(huán)節(jié)都有明確、可操作的標(biāo)準(zhǔn)。制定統(tǒng)一的檢測數(shù)據(jù)規(guī)范，確立不同檢測手段得到的數(shù)據(jù)在格式、存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)和交換協(xié)議等方面具有一致性，確保各方在數(shù)據(jù)共享過程中能夠無縫對(duì)接。利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)，搭建中藥材及飲片檢測數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)中藥材及飲片檢測數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理、分析和共享等功能，滿足中藥材及飲片行業(yè)的數(shù)據(jù)需求，同時(shí)在數(shù)據(jù)共享過程中，需要做好加密、訪問權(quán)限管理等工作。建立高校、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)、政府部門等多方合作機(jī)制，支持?jǐn)?shù)據(jù)共享體系的持續(xù)發(fā)展，共同推動(dòng)中藥材及飲片檢測體系的開放、共享和研究。
（二）深化人工智能技術(shù)的研究與應(yīng)用
一是明確人工智能技術(shù)在中藥材及飲片檢測中應(yīng)用的評(píng)價(jià)流程和標(biāo)準(zhǔn)。制定詳細(xì)的評(píng)價(jià)流程和方法，明確評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)，確保各項(xiàng)人工智能技術(shù)應(yīng)用的客觀、公正，探索和推廣中藥材及飲片檢測中應(yīng)用人工智能技術(shù)的最佳實(shí)踐案例。二是強(qiáng)化理論基礎(chǔ)研究。深入探索人工智能技術(shù)在中藥材及飲片檢測中的理論和方法，尤其是利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、注意力機(jī)制、Transformer和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，對(duì)中藥材及飲片的復(fù)雜數(shù)據(jù)特征進(jìn)行深度挖掘。三是拓展全產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用。探索人工智能技術(shù)在中藥材及飲片全產(chǎn)業(yè)鏈中的應(yīng)用能力，實(shí)現(xiàn)從種植、生產(chǎn)、加工、流通到銷售的全過程追溯和質(zhì)量控制。
（三）強(qiáng)化多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的應(yīng)用
一是開發(fā)專用的多模態(tài)數(shù)據(jù)采集設(shè)備。針對(duì)中藥材及飲片的特性，開發(fā)適用的多模態(tài)數(shù)據(jù)采集設(shè)備，解決不同數(shù)據(jù)的對(duì)齊問題，確保數(shù)據(jù)采集的高效性和準(zhǔn)確性。二是利用大模型推動(dòng)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與生成式人工智能技術(shù)的應(yīng)用。利用大模型的跨模態(tài)理解和融合能力，集成中藥材及飲片的圖像、光譜、文本、傳感器數(shù)據(jù)等多種類型信息，構(gòu)建全方位、立體化的中藥材特征表示，提高檢測的準(zhǔn)確性和泛化能力。此外，還可研究大模型在生成解釋性報(bào)告、預(yù)測檢測結(jié)果等方面的可能性，提升檢測過程的可解釋性。三是加強(qiáng)多模態(tài)融合技術(shù)的應(yīng)用驗(yàn)證和優(yōu)化。開發(fā)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的中藥材智能檢測系統(tǒng)，加強(qiáng)實(shí)際應(yīng)用，對(duì)融合算法進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化和驗(yàn)證，以滿足中藥材行業(yè)日益增長的檢測需求。
（四）引入新型傳感器技術(shù)在中藥材及飲片檢測中的應(yīng)用
深入研究生物傳感器、納米傳感器等新型傳感器在中藥材及飲片檢測中的應(yīng)用，利用新型傳感器的高靈敏度、高特異性等特點(diǎn)，提高檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。開發(fā)能夠快速響應(yīng)并準(zhǔn)確檢測中藥材及飲片的儀器，研發(fā)快速、無損檢測技術(shù)，顯著提高檢測效率，以幫助中藥材及飲片分揀、生產(chǎn)等流水線式控制。不斷提升傳感器的檢測精度和穩(wěn)定性，持續(xù)進(jìn)行儀器優(yōu)化和升級(jí)，優(yōu)化儀器儀表的操作流程，滿足不斷變化的市場需求。
（五）加強(qiáng)人工智能在中藥材及飲片檢測中的應(yīng)用監(jiān)管
建立人工智能在中藥材及飲片檢測中應(yīng)用的監(jiān)管框架，明確人工智能技術(shù)在中藥材及飲片檢測中的應(yīng)用范圍、標(biāo)準(zhǔn)和要求，確保其符合相關(guān)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)。針對(duì)人工智能技術(shù)在中藥材及飲片檢測中的應(yīng)用，建立專門的倫理審查機(jī)制，對(duì)其可能涉及的倫理問題進(jìn)行深入分析和評(píng)估。積極推動(dòng)相關(guān)法律及法規(guī)的制定和修訂工作，建立健全與人工智能技術(shù)在中藥材及飲片中應(yīng)用相適應(yīng)的法律法規(guī)體系，為其安全和可靠應(yīng)用提供有力保障。
來源：《中國工程科學(xué)》
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