肾移植患者术后的免疫治疗是肾器官移植的重要一步,能够抑制器官免疫排斥反应和其他不良反应的发生。在临床中,肾移植患者在术后一般都需要服用霉酚酸（Mycophenolic Acid,MPA）类药物来降低术后免疫排斥反应的发生率。MPA在患者体内的暴露水平决定了患者是否能够达到较好的免疫排斥。如果MPA药物暴露水平过低,会导致患者产生急性排斥反应:如果MPA药物暴露水平过高,会导致患者胃肠道反应等其他不良反应发生。因此,临床上对于肾移植患者术后霉酚酸暴露水平监测具有重要的意义,可以根据其暴露水平的高低来调整霉酚酸类药物的用量。在临床上,霉酚酸暴露水平一般是指患者服药两周后的一个给药周期（0-12小时）的血药浓度-时间曲线下的面积,即MPA-AUC0-12h值。传统的计算方法是抽取患者12小时内的9-12个时间点的外周静脉血并检测血液中的MPA浓度,然后用梯形法计算MPA-AUC0-12h值。这样做几乎每小时要抽一次血,不仅医护人员的工作量大,而且多次采血给患者带来了极大的痛苦。因此,如何利用有限个采血点准确预测霉酚酸暴露水平(即MPA-AUC0-12h值)成为了研究的热点问题。现有方法主要是在选取有限个采血点后结合线性回归或人工神网络模型进行霉酚酸暴露水平预测,但采血点数量减少后导致有效特征数量减少,模型预测效果也会相应下降,并且医疗数据本身存在数据量少的问题,用简单的机器学习或神经网络模型预测不准确。针对以上问题,本文以上海某三甲医院肾移植患者术后真实临床数据为基础,对肾移植患者术后霉酚酸暴露水平预测方法进行了研究。主要内容包括以下三个方面:（1）肾移植患者术后临床数据预处理针对临床采血点过多的问题,本文基于集合论的思想结合多种特征选择方法对肾移植患者数据中的采血点进行特征选择,减少临床采血次数,其中特征选择方法包括皮尔森系数,随机森林,SHAP和递归特征消除四种。又由于采血点数量减少后,用部分特征代替总体特征进行预测会使预测的效果相应下降,本文提出将患者数据中和霉酚酸暴露水平存在相关性的基因位点和个体特征加入模型输入数据中帮助提高霉酚酸暴露水平预测效果。由于数据中基因位点数量多,用同样的特征选择方法对基因位点进行选择,选择出的最佳采血点和基因位点特征再结合患者的个体特征作为后续构建模型的输入数据。（2）提出了一种基于因果样本权重的霉酚酸暴露水平预测方法针对肾移植患者数据样本量少的问题,本文提出了一种基于因果样本权重的霉酚酸暴露水平小样本神经网络预测方法。方法引入因果样本权重模块,该模块首先对原始数据计算权重,再将得到的样本权重和Affinity Net小样本网络结合,最大化去除原始数据特征之间的共线性,构建新的loss函数使其在学习中更加关注特征和结果之间真实的因果关系,提高预测的准确率和稳定性,解决了Affinity Net网络存在的预测不稳定问题。最后,在临床肾移植患者数据集上通过实验分析验证了方法的有效性。（3）提出了一种基于领域对抗的跨医院霉酚酸暴露水平预测方法针对由于不同医院的肾移植患者的霉酚酸数据分布存在差异性,影响预测模型泛化性的问题,本文提出一种基于领域对抗的跨医院霉酚酸暴露水平预测方法。该方法在基于因果样本权重的霉酚酸暴露水平小样本神经网络预测模型中加入域分类器模块进行对抗训练,提取不同医院数据的共同特征,提高模型在不同医院数据上预测霉酚酸暴露水平(即MPA-AUC0-12h值)的效果。最后在两个不同医院（即存在分布差异性）的临床肾移植患者数据集上进行实验,结果表明我们提出的领域对抗模型能够更好地应用于跨医院的肾移植患者术后霉酚酸暴露水平预测。