当兽药检验与AI技术相遇……

3.2 全过程分析

过程分析技术（PAT）是一种在兽药生产过程中，通过实时测量原料、中间产品的关键质量属性以及关键性能特征，来设计、分析和控制生产过程的系统，以确保终产品的质量。欧洲药典于2020年收载了5.25过程分析技术通则，后续美国药典、日本药典也将PAT融入到了通则中，中国药典2020年版中收载了0421拉曼光谱法和9104近红外分光光度法，并提及了他们在PAT中的应用。由此看来，光谱技术由于可以实现无损检验已得到广泛的应用。因此，可以利用AI技术，根据产品建立光谱库，在线上实现样品采集、光谱采集、光谱对比、数据计算的全流程自动化系统，对生产全过程进行监控，有效减少人员误差，实现生产溯源和安全管理，保证产品质量。

3.3 兽药标准物质

兽药标准物质是兽药检测中使用的实物对照，是衡量兽药质量的一把“尺子”，在控制兽药生产、提高和保证兽药质量中发挥着重要作用。利用AI技术，开发智能化的数据分析软件，对化合物、杂质的光谱图进行识别与解析，并结合信息化系统，建立兽药标准物质数据库。同时，构建兽药评审－文号－标准物质品种大模型，根据新兽药注册品种及兽药产品批准文号申请情况，预测标准物质销售情况，为标准物质的研制、换批等工作提供技术支撑。

3.4 AI感官技术

传统药物品质的评价、筛选和鉴别，一直是以口尝、眼观、鼻嗅、耳听、手触等传统感官评价为主要手段，但因为需要以人的基本感觉器官为基础，也因此存在主观性强，重复性差，易疲劳及不易量化等问题。基于AI感官传感器可以对包括视觉、味觉、嗅觉、听觉和触觉在内的多种仿生信号进行传输，已经成功实现了区分药品味道、中药材鉴定等工作。利用AI感官技术，对兽药原辅料进行味觉测试，建立能够客观反映出味道的数据库，提高兽药制剂处方筛选效率。同时，结合深度学习，将现有兽药处方的味道供AI学习，以期预测在不同兽药原料中加入哪些辅料可以最优改善其适口性，大大扩展辅料选择的范围。

4、前景展望

随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，AI不仅能够显著提高兽药检验的准确性和效率，还为该行业的创新与发展注入了新的动能，成为行业新质生产力。为了充分发挥AI在兽药检验中的优势，需要采取一系列策略来提升其应用效果。包括加强数据管理和标准化、优化AI算法和模型、提升人员素质和技能水平以及建立健全的政策法规体系等方面。这些策略的实施可以进一步提高兽药检验的准确性和效率，推动行业的创新与发展。AI技术不只局限于对兽药成分的快速识别和定量分析，还将涉及兽药质量的全面评估、残留智能监测以及使用的精准推荐等多个方面。随着大数据、云计算等技术的融合发展，AI技术在兽药检验中的应用将更加高效和精准。在技术创新方面，未来的AI算法将更加智能化和自适应，能够自动学习和优化，以适应日益复杂和多变的检测需求。例如，可利用生成式对抗网络来模拟兽药生产过程中的质量变化情况，提前预测可能出现的质量问题，实现兽药生产全过程的模拟与控制，提升产品质量。

国家药品监督管理局发布了《药品监管人工智能典型应用场景清单》，列举了包括辅助抽检工作和业务分析与预测等15个具有引领示范性的应用场景，并明确了网络安全和数据安全问题。可以预见，在兽药检验领域中AI技术将推动全行业的数字化转型和智能化升级，通过构建智能化的检验平台，实现数据的实时共享和分析，将大幅提升兽药检验的工作效率，并通过大数据深度学习，进行更精细的风险预测分析。此外，AI技术还将促进行业的标准化和规范化，提升整体竞争力和可持续发展力。在前沿技术应用方面，将AI技术与大数据、物联网等技术深度融合，设计开发更加先进的智能化仪器设备，并利用机器学习对数据进行大数据分析处理，揭示隐藏的规律和趋势，推动兽药检验走向更加智能化与自动化的道路。同时，监管部门应系统完善相应的法规政策和行业规范标准，确保新技术的科学性与规范性。

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