一、 中藥材鑒別面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)

1.傳統(tǒng)鑒別方法的局限性日益凸顯

人工經(jīng)驗(yàn)依賴性高，主觀誤差率較大

隨著中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，中藥材的質(zhì)量管控已經(jīng)成為推動(dòng)行業(yè)進(jìn)步的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。但是，傳統(tǒng)的鑒別技術(shù)在實(shí)際操作中顯現(xiàn)出諸多局限性?，F(xiàn)行藥典所規(guī)定的“性狀鑒別”和“顯微鑒別”方法仍然依賴于人工操作，其結(jié)果很大程度上受到檢驗(yàn)人員經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷的影響。以川貝母的“懷中抱月”特征為例，不同檢驗(yàn)人員的判斷結(jié)果往往存在顯著差異，對(duì)同一特征的解釋可能大相徑庭。另外，培養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)豐富的藥師需要較長時(shí)間，通常需要5至8年的實(shí)踐積累，這限制了傳統(tǒng)方法在大規(guī)模應(yīng)用中的效率。

顯微鑒別遭遇技術(shù)挑戰(zhàn)

作為傳統(tǒng)鑒別方法的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，顯微鑒別近年來在應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的摻偽手段時(shí)，逐漸顯現(xiàn)出其技術(shù)局限性。相似藥材之間的顯微特征差異微小，而經(jīng)過特殊處理的偽品(例如染色、熏蒸等)可能逃過傳統(tǒng)顯微鑒別的法眼。例如，經(jīng)過化學(xué)處理的某些偽品，其顯微特征與真品極為接近，使得傳統(tǒng)鑒別方法難以有效區(qū)分。此外，中成藥中多種藥材混合后，其特征相互干擾，這進(jìn)一步加劇了顯微鑒別的難度。

2 市場(chǎng)亂象與監(jiān)管挑戰(zhàn)

摻偽手段不斷升級(jí)

市場(chǎng)中摻偽手段日益復(fù)雜，對(duì)傳統(tǒng)鑒別方法提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。常見的摻偽類型包括微米級(jí)粉末摻雜、同屬近緣種替代、提取后殘?jiān)靥罴叭斯ず铣商娲?。傳統(tǒng)方法在檢測(cè)這些摻偽手段時(shí)存在顯著局限性。例如，微米級(jí)粉末摻雜的檢出限僅為15%，且粒徑接近、形態(tài)相似，難以通過傳統(tǒng)手段識(shí)別。

監(jiān)管要求不斷提高

隨著行業(yè)規(guī)范化進(jìn)程的推進(jìn)，監(jiān)管要求也在不斷提高。2025版《中國藥典》新增了200個(gè)易混淆品種的鑒別要求，但其中32%的新增品種缺乏量化標(biāo)準(zhǔn)，這對(duì)傳統(tǒng)鑒別方法提出了更高要求。GMP認(rèn)證新規(guī)進(jìn)一步要求檢測(cè)數(shù)據(jù)完整可追溯，并對(duì)生產(chǎn)過程實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，這對(duì)傳統(tǒng)方法的適用性提出了新的挑戰(zhàn)。

二、 三維天地中藥材智能鑒別系統(tǒng)構(gòu)建

針對(duì)傳統(tǒng)中藥材鑒別方法的局限性，三維天地推出了中藥材智能鑒別系統(tǒng)，該系統(tǒng)與實(shí)驗(yàn)室信息管理系統(tǒng)(LIMS)深度整合，為藥檢機(jī)構(gòu)及法規(guī)嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)室提供了一種基于人工智能的創(chuàng)新解決方案。通過運(yùn)用AI技術(shù)，該系統(tǒng)不僅大幅提升了檢測(cè)效率，還確保了檢測(cè)數(shù)據(jù)的完整性和可追溯性，全面符合GMP、FDA以及《中國藥典》等高標(biāo)準(zhǔn)要求。

中藥材智能鑒別系統(tǒng)通過結(jié)合多模態(tài)大模型(如CLIP、DeepSeek)的圖像語義理解與視覺網(wǎng)絡(luò)模型的特征提取能力，構(gòu)建了“視覺-知識(shí)”雙驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)鑒別體系。其核心優(yōu)勢(shì)包括:

1.標(biāo)準(zhǔn)化特征庫:通過量化指標(biāo)建立中藥材的標(biāo)準(zhǔn)化特征庫，為每種藥材生成唯一的“數(shù)字化指紋”。

2.圖像語義理解與特征提取:系統(tǒng)能夠同時(shí)處理圖像和文本數(shù)據(jù)，通過語義理解提取中藥材的關(guān)鍵特征。

3.動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制:系統(tǒng)支持實(shí)時(shí)反饋檢測(cè)數(shù)據(jù)，并通過算法持續(xù)優(yōu)化模型，提升鑒別效率和精度。

三、 應(yīng)用場(chǎng)景與價(jià)值

1. 采購環(huán)節(jié)的真?zhèn)魏Y查

典型問題

在中藥材采購環(huán)節(jié)，摻偽現(xiàn)象屢見不鮮。例如，川貝母中常見的平貝母摻偽現(xiàn)象，傳統(tǒng)方法難以快速準(zhǔn)確地識(shí)別。

系統(tǒng)方案

1.性狀快速篩查:通過3D掃描技術(shù)精確測(cè)量“懷中抱月”特征(鱗葉閉合角度112±3°)，快速篩選疑似摻偽樣本。

2.顯微確證:檢測(cè)淀粉粒臍點(diǎn)“人字型”特征占比(正品≥80%)，進(jìn)一步確認(rèn)樣本的真實(shí)性。

通過對(duì)已有中藥材在顯微鏡下的微觀圖像進(jìn)行去噪、裁剪、鏡像等處理并訓(xùn)練得到了中藥材成分快速識(shí)別模型。經(jīng)過大約40多輪訓(xùn)練與調(diào)參，最終大模型的精確率達(dá)到90%。

價(jià)值產(chǎn)出

中藥材智能鑒別系統(tǒng)顯著提升了驗(yàn)收效率和摻偽檢出率，有效降低了采購風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)節(jié)約了大量時(shí)間和成本。

2. 生產(chǎn)過程的質(zhì)控?cái)r截

典型案例

在某飲片企業(yè)的三七粉生產(chǎn)線中，智能鑒別系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)到顯微特征異常(油細(xì)胞碎片超標(biāo)2.1倍)，自動(dòng)觸發(fā)停機(jī)并追溯原料批次。

經(jīng)濟(jì)效益

? 預(yù)防質(zhì)量事故:通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警機(jī)制，預(yù)防因質(zhì)量問題引發(fā)的生產(chǎn)事故，從而減少經(jīng)濟(jì)損失。

? 降低認(rèn)證風(fēng)險(xiǎn):減少因產(chǎn)品退貨導(dǎo)致的GMP認(rèn)證扣分風(fēng)險(xiǎn)，確保企業(yè)合規(guī)運(yùn)營，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭力。

四、 行業(yè)影響與未來展望

1. 推動(dòng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程

三維天地中藥材智能鑒別系統(tǒng)的應(yīng)用，為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。通過量化指標(biāo)和動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制，系統(tǒng)能夠?yàn)槊糠N藥材建立標(biāo)準(zhǔn)化的鑒別模型，為行業(yè)制定統(tǒng)一的質(zhì)量管控標(biāo)準(zhǔn)提供了參考依據(jù)。

2.提升企業(yè)競(jìng)爭力

在市場(chǎng)競(jìng)爭日益激烈的背景下，企業(yè)通過引入智能鑒別系統(tǒng)，能夠顯著提升質(zhì)量管控水平，降低生產(chǎn)成本，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭力。

3. 未來展望

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，三維天地中藥材智能鑒別系統(tǒng)將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。例如，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)中藥材全生命周期的可追溯管理；結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)中藥材的實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警，從而進(jìn)一步提升整個(gè)行業(yè)的智能化水平。

責(zé)編：陳方

一審：陳方

二審：湯世明

三審：王超

來源：華聲在線

免責(zé)聲明：華聲在線對(duì)文中陳述、觀點(diǎn)判斷保持中立，不對(duì)所包含內(nèi)容的準(zhǔn)確性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保證。文章僅是作者個(gè)人觀點(diǎn)，不應(yīng)作為投資依據(jù)。讀者應(yīng)詳細(xì)了解所有相關(guān)投資風(fēng)險(xiǎn)，并請(qǐng)自行承擔(dān)全部責(zé)任。

文章是網(wǎng)絡(luò)作者投稿發(fā)布，版權(quán)歸投稿作者所有。作者應(yīng)對(duì)文章及圖片的真實(shí)性及版權(quán)負(fù)責(zé)。一旦因此引發(fā)版權(quán)糾紛，權(quán)利人提出異議，華聲在線將根據(jù)相關(guān)法律法規(guī)的規(guī)定，刪除相應(yīng)內(nèi)容。侵權(quán)責(zé)任由投稿者自行承擔(dān)，如由此造成華聲在線損失，投稿者應(yīng)承擔(dān)賠償責(zé)任。如對(duì)本文有任何異議，請(qǐng)聯(lián)系我們38160107#（#改成@）qq.com。