北京
（來源：中國吉林網）
轉自：中國吉林網
中藥材道地性甄別、生長年份判定、品種純度篩查，是中醫藥品質把控的關鍵環節，也是長期困擾行業的技術難題。近日，長春中醫藥大學研究生團隊聚焦行業痛點，創新融合納米酶傳感、手機成像與機器學習技術，成功研發出一套中藥材快速智能鑒定系統，以青年科研力量為傳統中醫藥質控賦能。
該研究團隊堅持自主研發、自主搭建，攻堅克難突破多項核心技術瓶頸。在技術創新層面，團隊首創專屬納米酶傳感陣列檢測體系，將微量中藥材提取液置入檢測陣列后，可生成每種藥材獨一無二的“顏色指紋”，為精準鑒別提供專屬數據標識。為破解傳統檢測設備笨重、昂貴、便攜性差的問題，團隊創新采用3D打印技術，自主研發打造專屬簡易檢測裝置，無需大型精密儀器，僅需搭配普通智能手機即可完成全套檢測操作。
整套檢測流程簡便高效：工作人員只需將藥材樣本預處理后完成滴樣、拍照，通過團隊自主訓練的機器學習算法，系統可自動完成數據比對分析，數分鐘內就能出具專業鑒定結果，整體鑒別準確率突破95%。目前，該系統已成熟實現丹參、陳皮、枸杞、人參等多種常用中藥材的精準鑒別，可精準區分藥材品種、原產地及生長年限，覆蓋中醫藥市場主流常用品類。
相較于傳統鑒定方式，這套智能識藥系統優勢顯著。設備成本低、便攜性強、操作門檻低，無需專業中醫藥鑒定背景，普通工作人員即可快速上手操作，高度適配中藥材交易市場、倉儲物流中心、種植產地田間等各類線下場景的現場快速篩查需求。該技術徹底擺脫了傳統鑒定對資深專家、大型精密儀器的雙重依賴，為中藥材常態化、規模化現場質控提供了低成本、高效率的全新解決方案。
初審： 郭龍
復審： 張彥梅
終審： 朱寶明
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