一种药物溶出度预测方法、装置及电子设备

本申请提供一种药物溶出度预测方法、装置及电子设备，该方法包括：对待处理药物的近红外光谱数据进行特征提取，获得光谱特征；利用机器学习模型根据光谱特征预测出待处理药物中有效成分的溶出度，机器学习模型是根据样本药物的近红外光谱数据提取出有效成分的光谱特征，以及该样本药物中有效成分的不同时刻的溶出度构建的。在上述方案的实现过程中，通过构建的机器学习模型，对待处理药物中有效成分的溶出度进行预测，即可获得药物的溶出度，降低了药物样品的破坏率，适用于珍贵或特殊药品的检测，而且通过特征提取和机器学习模型，减少了对复杂设备和药品处理的需求，从而能够快速预测药物的溶出度，提高了检测的效率。