中药饮片的质量控制长期依赖人工经验，存在主观性强、效率低下的痛点。人工智能技术，特别是计算机视觉与深度学习算法，被引入到药材形态识别与炮制程度判断中。通过构建大规模药材图像数据集，模型可自动识别性状特征，辅助判断药材真伪与等级，显著提升初筛效率。
在处方审核环节，基于规则引擎与知识图谱的AI系统可实时监测配伍禁忌、剂量超量及证候不符等问题。系统通过比对《中国药典》及临床指南，对潜在风险进行预警。然而，算法的决策逻辑往往不透明，即“黑箱”问题，使得临床医师难以完全信任系统建议，尤其在处理复杂疑难病例时。
证据强度方面，现有研究多集中于特定药材或单一病种的验证，缺乏多中心、大样本的随机对照试验支持。部分算法在训练数据分布外表现不佳，泛化能力有限。此外，数据标注的质量直接影响模型性能，而高质量标注需资深药师参与，成本高昂且难以规模化复制。
未来发展方向应聚焦于可解释性AI与多模态融合。通过可视化注意力机制展示模型关注区域，增强临床信任度。同时，结合光谱、显微等多源数据，提升鉴别精度。明确人机协作边界，将AI定位为辅助工具而非决策主体，是确保医疗安全与伦理合规的关键路径。