在医学临床上,患者在肾移植手术后通常需要服用霉酚酸（Mycophenolic Acid,MPA）类等免疫抑制剂药物,去抑制器官移植抗排斥反应和降低抗体免疫反应。临床研究发现,肾移植患者服用MPA药物之后发生的不良反应有较大的个体差异,这种差异与患者体内MPA药物暴露水平密切相关。肾移植术后霉酚酸暴露水平指血药浓度-时间曲线下的 AUC（Areaundercurve）面积,即MPA-AUC0-12h。它反应了肾移植患者的体内霉酚酸暴露情况,MPA-AUC0-12h过高将导致急性排斥反应增加,MPA-AUC0-12h过低将导致不良反应发生率升高,因此能够准确计算出肾移植术后患者的霉酚酸暴露水平在临床上具有重要意义。在医疗临床上计算霉酚酸暴露水平的通常做法是医护人员在患者服用MPA药物后12小时内抽取至少9～12个血浆样本,然后根据MPA含量绘制血药浓度-时间曲线图,以此计算霉酚酸暴露水平（即MPA浓度曲线下面积,MPA-AUC0-12h）。在这个过程中,一方面医护人员需要定时在9～12个时间点上进行采血,工作量非常庞大;另一方面,多次采血增加了患者的痛苦。因此,在临床上通常会采用固定的有限个采血点数目（如选择3～5个时间点采血）,然后通过建立多元回归模型计算MPA浓度曲线下面积。但是,对于不同的患者人群的免疫方案有所差异,如果采用固定的有限采血点,常常导致多元回归模型拟合计算霉酚酸暴露水平的准确度不高。针对上述问题,本文提出了一种基于小样本学习的肾移植术后霉酚酸暴露水平预测方法,主要研究内容包括以下三个方面:1)提出一种基于模型可解释的有限采血点动态选取方法为减少临床上肾移植术后患者的采血点个数,同时针对不同的患者人群的免疫方案动态选取采血点,提出一种基于模型可解释的有限采血点动态选取方法。该方法利用模型可解释方法SHAP计算单个采血点作为数据特征输入模型时对预测结果的影响,分析输入特征的权重,针对权重的排序来动态选择最佳的采血点个数用于预测。实验结果表明,按照可解释方法选取的采血点用于预测MPA-AUC0-12h,具有较高的准确性和较好的泛化能力,可在实际应用中有效帮助医务工作者分析数据并得到最优有限采血点选取方案,并且基于可解释方法的患者个体分析,可以辅助医务人员进行临床诊断。2)提出一种基于小样本学习的霉酚酸暴露水平预测方法由于肾移植术后的临床医疗数据本身采集困难,特别是减少临床上肾移植术后采血点采集个数后,数据维度进一步降低。为了在低维少量肾移植术后临床数据上计算出正确的霉酚酸暴露水平,本文在基于模型可解释的有限采血点动态选取的基础上,提出一种基于小样本学习的霉酚酸暴露水平预测方法。本方法一方面针对由于有限采血点而低数据维度的特性,使用更适合低维向量聚合的高斯函数作为注意力核;另一方面,针对肾移植临床数据样本少的特性,降低了图注意力层的聚合节点个数,提高了 KNN注意力池化层的特征提取效果。实验结果表明本方法比传统的方法具有更好的霉酚酸暴露水平预测表现。在4个采血时间点下,仅使用10%和20%的样本作为训练样本的情况下,霉酚酸暴露水平预测的平均绝对误差比原模型在测试集上的准确度分别提高了 12.29%和13.99%。3)设计并实现了肾移植患者术后霉酚酸暴露水平预测系统设计并实现针对肾移植患者的术后霉酚酸暴露水平预测系统。系统基于微信小程序开发技术,提供数据采集和霉酚酸暴露水平预测两个功能模块,临床上医务人员可以在该系统上录入患者服用MPA药物后血液采集数据,采用回归方法和AI方法计算霉酚酸暴露水平（即MPA-AUC0-12h值）。