作为数字医疗和互联网医疗普及路径中的关键一环,个体化用药是全面实现我国人口健康信息规范管理和使用,满足临床个性化服务和精准医疗需求的核心目标。而个体化用药的发展与其中药代学参数的评估和血药浓度的拟合密切联系。如果仅参考国外的应用指南和数据参数,其无法全方位满足中国人群的应用需求,因此必须紧抓国内优势,建立具有中国特色的个体化用药研究体系和机制。此外,由于个体化用药研究体系的特殊性,仅仅单学科的研究不能满足技术进步的需求,需要多专业的交叉研究、多学科的交叉融合来适应多方位的研究。因此,本文基于多维度、跨模态融合的中国人群数据集,采用统计学方法和人工智能算法,构建个体化用药全过程推荐模型及其应用体系,对个体特征进行高效的提取与融合,探究个体化用药中跨模态数据的规律性,丰富我国临床个体化用药的研究成果。立足中国实际,开展中国式个体化用药应用研究。一方面,我国具有多种族优势,可以提供丰富的样本基因、群体资源信息。另一方面,中国的绝对病例数较多,有助于搜索扩充研究数据量,分析个体化差异,形成个体药代学参数。基于此优势,本文意在构建个体化用药预测应用体系,选择适宜的模型拟合药物吸收代谢过程,建立一套全过程的群体药代动力学和治疗药物监测等研究的临床个体化用药辅助决策体系。本文的研究内容可以总结为以下几个方面:第一部分对个体化用药和个体化用药量预测的研究现状与进展进行了梳理、归纳和总结。第二部分对个体化用药的相关理论和研究方法进行了概述,并对个体药代动力学参数的基础原理和群体药代学参数进行综合阐述。第三部分构建了个体化用药推荐模型,形成了个体药代学参数的计算标准公式,并提出了改进的拟合流程使得血药浓度估计值更加符合个体特征。第四部分通过实证分析了个体化用药推荐模型,采用内部验证的方式,通过对比评价指标的数值,对两种预测模型的适用性进行了对照分析。第五部分结合临床实际需求,预设了模型的数字化应用场景,对三种应用场景进行了具体阐述。第六部分对个体化用药应用研究进行总结,并对个体化用药的研究方向进行了展望。本文的主要创新点如下:第一,在个体化用药推荐模型构建方面,本文融合了个体药代学参数迭代、个体药代学参数协变量选择、个体药代学参数标准公式确定以及用药量与血药浓度值预测等内容,探索了个体化用药推荐全流程影响因素挖掘和核心参数计算体系框架。第二,在个体化用药推荐模型结果验证方面,基于个体的既往血药浓度数据,通过预设结果精度并设置多次迭代等方式,对推荐模型参数结果进行优化。第三,在个体化用药推荐模型应用方面,本文通过预设应用场景,模拟实际应用中临床奥氮平的初始给药方案确定以及个体药代学参数修正和给药方案调整。从传统单一的应用路径逐步向多功能性方向发展,满足多元化的个性需求。本文的研究不仅为基于中国人群开展个体化用药研究,形成个体化用药模式提供了新的流程和方法参考,丰富了该领域的临床实践;而且为医生药师对患者群体进行全面解析,设计并实施个性化精准给药方案具有重要的辅助参考作用。这既有利于集中相关资源和力量缩短差距,也有助于构建中国临床个体化用药研究新格局。