当前,信息技术与监管业务不断融合,数字化监管、移动化监管等创新监管方式的作用不断凸显.远程监管能够通过智能分析风险点准确制定监管策略,从而提高监管效率并确保药品安全.云南省药品监督管理局"以点带面",推行"药监慧眼"工程试点,实现药品生产安全远程监管.在试点过程中,云南白药集团及其子公司通过"技术先行""数据赋能"解决了信息化程度不同企业的数据收集、上传、预警问题,为探索药品生产智慧监管提供了新思路."药监慧眼"工程试点的实施不但促进了企业自身信息化建设,推进质量管理系统的整合,更重要的是将生产过程可识别化,为智慧监管打通了关键一环,是药品全生命周期风险管控的有效手段.本研究总结试点项目的实施和成效,并对实现药品生产全过程可追溯、推进药品生产企业信息化建设、构建监管大数据的应用场景进行了思考,建议通过鼓励医药产业信息化、打通中药原料的追溯和监管、建立信息安全防护体系、构建智能化数据分析等措施,推动药品安全治理的网络化、智慧化、高效化.

从数智技术、数字智商、数据智能3 个层面定义数智药学的概念.通过整理近年来医院药学领域从信息化到数字化再到智能化的发展历程,结合华中科技大学同济医学院附属同济医院在数智药学领域的实践经验探讨数智药学的涵义,为医院药学的转型提供新思路、新助力.数智药学是具备数字智商的药师,结合自身药学知识,将数智技术应用到医院药学场景中,获取并生产数据智能的药学分支学科.数智药学已经成为医院药学中的一门新兴的交叉学科,能够促进未来医院药学的高质量发展,是医院药学的新质生产力.

当前中药饮片炮制生产存在主观性强、质量不稳定、生产效率低、智能化程度缺乏等问题,为加快推动中药炮制智能化转型升级,深入剖析当前中药饮片构建数字化、智能化生产模式面临的问题与挑战,针对传统中药炮制基础理论缺乏现代科学阐述、在线数字化质量表征技术缺失、生产装备智能化水平较低及优质饮片评价标准缺失等问题,以"新质生产力"形成为导向,提出以科技创新为驱动,通过多学科交叉融合手段深入探讨中药炮制机理,明晰饮片炮制过程"药性-质量"关联规律,应用仿生传感与人工智能实现饮片全息质量表征、云边协同大数据系统助推生产线智能升级,构建"物理-化学-生物"多模态数据融合的优质饮片评价体系,促使中药炮制过程向更高效、精准、可持续的方向发展,推动中药产业可持续发展,为中医药现代化提供理论和实践支撑.

一、人类文明发展简史和对疼痛的认知人类社会发展最早期的原始社会可能长达二三百万年,这一阶段人类学会了使用工具和用火,大大提高了原始人类的生产效率和生活质量.从奴隶社会到封建社会只用了几千年,这一阶段农业快速发展,解决了粮食供应问题.人类发明了文字,之后数学、天文学、医学、宗教和哲学得到了快速的发展.从封建社会到现代文明社会,如果以蒸汽机出现作为工业文明诞生的标志,那不过就是两百多年,这一阶段科学技术得到了突飞猛进式的发展.工业革命又分四个阶段:机械化,电气化,信息化和智能化.第一次工业革命发源于18世纪60年代的英国,这一时期被称为蒸汽机时代.第二次工业革命发源于19世纪70年代的德国和美国,这一时期被称为电气化时代.第三次工业革命发源于20世纪50年代的美国,这一时期被称为信息化时代.第四次工业革命发源于21世纪之交的德国和美国等,这一时期也可以被称为智能化时代.

水稻是我国主要的粮食作物,病虫害的发生直接威胁水稻生产安全.水稻害虫种类多,灾变机制复杂,绿色防控新技术开发难度大.深入研究水稻害虫的监测和早期预警技术、发育与生殖调控机制、化学通信机制和新型防控技术等,不仅有助于阐明水稻害虫发生灾变机制,还将为害虫综合治理提供新的有效的防控靶点和防控技术.近年来,我国学者在水稻害虫研究领域取得显著进展,在多个研究方向取得重要成果,本专辑汇集了 一些最新研究进展.本文概述了目前关于水稻害虫研究的最新进展,介绍了本专辑论文的主要研究内容,并提出了如下值得更深入关注的3个研究方向:(1)水稻害虫智能化监测和早期预警;(2)水稻害虫灾变机制及演变规律;(3)水稻害虫绿色防控靶点挖掘及可持续防控体系构建和应用.

中药饮片产业是中药产业三大支柱之一,保证饮片的质量和安全性一直是重中之重的工作.传统的中药质量控制方法存在周期长、效率低、主观性强等问题,无法适应产业的快速发展.在线检测技术通过在线监测系统实时采集、处理和分析样品数据,能够更快速、准确地得到产品质量信息,对中药饮片的智能化生产和质量控制具有重要意义.从国家政策导向阐明中药智能化生产对中药饮片质量控制的重要性,对在线检测关键技术研究及其在饮片生产全过程中的应用进行综述,归纳当前在线检测技术在中药产业应用中存在的问题,为加快在线检测技术与饮片产业融合发展提供建议,以期为提高饮片生产效率及质量、促进饮片产业高质量发展提供参考.

阐述了慢性病预防与控制是健康中国的主要任务,并结合中国慢性病防控的三大基础工作,探讨监测与流行病学调查、全民健康生活方式行动和国家慢性病综合防控示范区建设在新质生产力驱动下的机遇与挑战,提出应用数字化、网络化、智能化等新技术为慢性病预防与控制赋能的建议和思考.

在中药制造工业中,质量控制决定药品的安全性、有效性及质量的稳定性.而传统质量控制方式一般在批生产结束后对药品进行抽样离线检测,这种方式不仅缺乏全面性,且不能及时发现生产环节中存在的问题.过程分析技术(process analysis technology,PAT)采用过程检测、数学建模、数据分析等技术对中药制剂生产各个环节的关键质量属性(critical quality attributes,CQA)进行实时收集、分析、反馈、控制以及持续改进.PAT在中药制造工业中的应用是近年来研究的热点之一,其对中药制剂生产质量控制具有实时性、系统性、无损绿色、整体快速检测等优势,可有效保障中药制剂质量的稳定性、提高生产效率,并对中药量-质传递规律研究具有关键作用.常用的PAT有近红外光谱、拉曼光谱、在线微波等,运用PAT建立在线检测模型是中药生产实现智能制造的关键基础性工作;通过PAT获得实时在线检测数据并以此为基础建立闭环控制模型是行业的关键共性技术难点.该文采用系统文献分析法总结归纳了国内外相关文献、政策法规以及生产应用等,对过程分析技术的发展趋势以及实际应用情况进行介绍汇总,以期为推动PAT在中药制造工业中的应用提供借鉴,助推中药行业智能化转型升级及高质量发展.

针对中药制药装备普遍存在的高耗能、低效率、非标准化等问题,研制基于柱塞泵工作原理的中药栓剂自动化灌装设备,以提高栓剂产品质量与生产效率,实现高效灌装.以灌装效率、药膏温度控制、定量精度为指标开展试验.结果表明:研制的智能化中药栓剂灌装设备能够保证产品质量,实现高效灌装,减少人工,灌注速率可达360 支/min,定量误差约为±0.8%.

建立符合中药特点的制药过程质量监测体系是提升中药质量水平的关键措施.中药质量标志物(quality marker,Q-Marker)创新概念的提出,为中药质量表征开辟了新模式.中药产业智能化转型中产生的工业大数据将成为企业的核心资产,对这些数据进行充分挖掘将为质量监测技术开发提供有力支撑.依托前期研究成果,提出基于数据驱动的中药制药过程Q-Marker监测方法,介绍了该方法的技术路线,包括中药Q-Marker监测指标识别,制药工业质量数据挖掘及过程分析技术体系建立3个关键步骤,并阐述了实施各步骤所涉及的关键技术.最后,以注射用益气复脉(冻干)生产过程超滤工序为例,介绍了该方法在中药工业质量监测中的具体应用,为智能化时代下,中药工业构建具有自身特色的质量控制技术提供参考.