PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method capable of estimating a pharmacokinetic parameter while suppressing the possibility of divergence regardless of the number of pharmacokinetic parameters to be estimated.SOLUTION: The method for estimating a pharmacokinetic parameter xfrom the concentration of a drug in blood of a patient and is executed by a CPU of an electronic computer. The CPU selects a maximum likelihood method or Bayesian estimation as a method for estimating the pharmacokinetic parameter xon the basis of input data or the like in a data input screen 31. The CPU executes two-stage partial differentiation of a function s(x) of a vector x=(x, x, ..., x)of the pharmacokinetic parameter xbeing a basic formula of the maximum likelihood method or the Bayesian estimation, applies a modified Levenberg-Marquardt method to an approximate expression obtained by eliminating a term of the two-stage partial differentiation by the same pharmacokinetic parameter xfrom an expression obtained by the two-stage partial differentiation, and calculates a vector x to minimize the function s(x) to thereby estimate the pharmacokinetic parameter x.【課題】推定する薬物動態パラメータの数にかかわらず、当該薬物動態パラメータを発散の可能性を低く抑えつつ推定できる方法を提供する。【解決手段】患者の血液中の薬物の濃度から薬物動態パラメータxiを推定する方法であり、電子計算機のCPUにより実行される。CPUは、データ入力画面３１における入力データなどに基づいて、薬物動態パラメータxiを推定する方法として最尤法またはベイズ推定を選択する。CPUは、最尤法またはベイズ推定の基本式である薬物動態パラメータxiのベクトルx=(x1,x2,・・・,xn)Tの関数s(x)に対して２階偏微分を実行し、当該２階偏微分によって得られた式から同一の薬物動態パラメータxiによる２階偏導関数の項を削除した近似式に修正マルカート法を適用して、関数s(x)が最小となるベクトルxを求めることで、薬物動態パラメータxiを推定する。【選択図】図３
