薬物治療を有効かつ安全に行うには、薬物動態(PK)の解析が重要である。PK解析により経時的な薬物血中濃度を予測することが可能となる。PK解析において、PKパラメータの推定が重要であり、我々は人工ニューラルネットワーク(ANN)を応用したANN-PKモデルを開発している。これまで、推定するPKパラメータとしてクリアランスのみとし、他のパラメータは薬学者によって求められた既値を用いていた。本研究では、ANN-PKに対して複数のPKパラメータを推定対象に加える拡張を検討し、最終的に予測した薬物血中濃度を実測値や従来手法と比較し、有用性を検証した。