[发明专利]个体和队列药理学表型预测平台

摘要

对于表现出或可能表现出原发性疾病或并发症的患者，可以通过在一段时间内收集组学、生理组学、环境学、社会组学、人口统计学和结果表型数据来预测药理学表型。机器学习引擎可以基于来自训练患者的训练数据生成统计模型以预测药理学表型，所述药理学表型包含药物反应和剂量、药物不良事件、疾病和并发症的风险、药物‑基因相互作用、药物‑药物相互作用以及多药房相互作用。然后，所述模型可以应用于新患者的数据以预测新患者的药理学表型，并且能够在临床和研究背景下进行决策，包含药物选择和剂量、药物治疗方案的变化、多药房优化、监测等，以获益于另外的预测能力，从而避免不良事件和药物滥用、改善药物反应、改善患者恢复结果、降低治疗成本、提高公共卫生效益并提高药理学和其它生物医学领域的研究效率。