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全球精神分裂症的负担为23.6（95％置信区间：20.2-27.2）数百万[1]，印度精神分裂症的患病率为0.3％（95％置信区间：0.2-0.3％）[2]。对抗精神病药疗法的反应是高度可变的，不可能预测那些会或不会反应药物的患者。此外，这些患者中约有30％具有治疗性[3]。在几项研究中，已经发现，接受抗精神病药多药物的患者比例在15.9-60.5％的范围内接受氯氮平，这是最后一个药物治疗胜地[4]。对这些患者的治疗给患者，护理人员和卫生系统造成了巨大负担。典型和非典型抗精神病药主要来自多巴胺（D 2）和5-羟色胺（5-HT 2A）受体的拮抗作用。这些化合物中的许多都与常见和杂物不利影响有关[例如代谢综合征，高嗜血杆菌血症（女性）症状症状，抗胆碱能作用，镇静等。][5]对依从性产生负面影响。药物基因组学（PGX）因子在决定对抗精神病药的治疗反应中起着重要作用[3]。多项研究研究了PGX方法，以鉴定基因型特异性剂量并预测抗精神病药反应和/或不良反应[6]。目前，美国食品药品监督管理局在其药物标记9种抗精神病药中提供了有关PGX生物标志物的信息[7]。具有PGX信息的药物标签可用于特定的抗心理。同样，药物基因组学知识基网站列出了十种抗精神病药，在该抗精神病药中，建议细胞色素2d6（CYP2D6）代谢物的患者谨慎行事[8]。荷兰皇家协会在药房 - 含量药物遗传学工作组的促进协会提供了基于六种抗精神病药的CYP2D6基因型的PGX药物给药指南[9]。但是，也报道了负结果。在丹麦人群中，发现常规的CYP测试不会影响抗精神病药物治疗的持续性[10]。药物优化干预措施（例如PGX辅助治疗）基于精神病患者在多药疾病中的精确医学的概念是复杂且有限的；有必要采用更全面和综合的方法[11，12]。几项观察性研究报告了遗传变异与治疗反应之间的关联。但是，有限的研究使用PGX作为一种介入的工具来帮助选择抗精神病药及其剂量以优化精神分裂症治疗。在种族多样化的印度背景下，这尤其重要，因为抗精神病药物的差异药代动力学和小型动力学会导致对其作用产生重大影响。此外，评估在印度这样的中低收入国家的精神分裂症中PGX辅助治疗的成本效益也很重要。最后，重要的是从患者，护理人员和精神科医生对实施PGX-
用于预测重症监护症患者急性肾脏损伤的机器学习
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