[中国伝統医学のの加工と品質評価における機械学習の研究の進展]
Han-Wen Zhang1, Yue-E Li1, Jia-Wei Yu1
1Engineering Center of State Ministry of Education for Standardization of Chinese Medicine Processing,College of Pharmacy, Nanjing University of Chinese Medicine Nanjing 210023, China.
まとめ
機械学習は,複雑なデータを分析することで,中国伝統医学 (TCM) のデコクションピースの品質管理を強化します. これは大規模生産と精密品質のニーズのための効率と標準化を改善します.
科学分野:
- 薬理学
- コンピュータ化学
- 人工知能
背景:
- 伝統的な中国医学 (TCM) のはTCMの完全性と安全性にとって不可欠です.
- 現在の品質管理方法は,スピード,客観性,そして現代の生産需要のための複雑なデータの統合という課題に直面しています.
研究 の 目的:
- 機械学習のアプリケーションをTCMのデコクションパーツの処理,生産,品質評価にレビューする.
- 現在の実施課題を分析し,TCMのインテリジェントな変革のための解決策を提案する.
主な方法:
- 機械学習を用いて,TCMの脱出品の多次元データ (形状学,スペクトロスコピー,化学指紋) を分析する.
- 質の評価を改善するために高次元機能空間分析モデルを構築する.
主要な成果:
- 機械学習は,TCMデコクションピースの品質評価の標準化と意思決定の効率を大幅に改善します.
- 複雑な特徴の深い分析と多次元的な品質情報の統合の可能性を示しています.
結論:
- 機械学習は従来のTCMの品質管理の限界に対処する強力なアプローチを提供します.
- 技術革新を通じてTCM産業のデジタル・インテリジェント・トランスフォーメーションを推進する.
