药物动力学(Pharmacokinetics)被国内翻译为药物代谢动力学，我认为这是不恰当的，这样的翻译忽略掉了很多信息。

药物动力学可在被具体的细分为：

药物吸收动力学，
药物分布动力学，
药物消除动力学，

直接使用药物代谢动力学用以被理解为药物消除动力学中的代谢部分的描述，这是不恰当的。

除了上述这些药物动力学的典型子分支，还应包括一些其他子分支

药物溶出动力学，
药物效应动力学，
药效浓度效应连接动力学，
疾病进展动力学。

由此才真正构成了整个药物动力学。

常见的动力学过程

在药物动力学中，常用于描述动力过程的方式包括，0级动力学，1级动力学，MM式非线性动力学，这是最基本的经验方程。

药物动力学还拥有两个子分支：基于生理的药物动力学，与群体药物动力学。

基于生理的药物动力学主要的工作是将房室模型这种经验方程，进一步的细化，把原来的一个房室再细分为能够对应生理器官的多个房室，并引入了结合率常数以转换表观分布容积与生理容积之间的差异。

群体药代动力学主要的工作是在已有的房室模型基础上，与人口统计学结合起来，来描述人群中药代动力学参数的分布特征，然后在尝试从动力学参数分布特征于人口分布特征中寻找相关联的部分，达到用人口特征计算个体动力学参数的目的。

除了上述的基本的动力学经验方程外，药物动力学也会使用一些其他的经验方程，包括溶出动力学的方程，logit方程，疾病进展的生存模型，增殖模型等等。

模型的计算

上述是模型，模型要解决的问题是解释产生数据的机制或描述数据的特征，将模型和数据结合在一起的过程是数据拟合，数据拟合是一个工程学科，因为药物动力学模型主要是非线性过程，所以主要使用的是非线性拟合的方法，拟合又可以抽象为最小化目标函数，所以最终我们要使用的工程工具是非线性目标函数最小化的方法，在学科中这一部分的内容被划分到了“运筹”这一个学科下。

所以药物动力学这门学科需要以下技能支持：数学建模（学习常见的数学模型，和将实际问题抽象化为数学问题的思维），当前的药物动力学（学习药物动力学领域常见的模型），统计学（基础的统计知识，目标函数的构建方式：最小二乘、最大似然，加权方式：加权最小二乘、扩展最小二乘），非线性优化（学习常见的非线性优化的算法）。

而目前的药物动力学这门学科人才的培养上，对数学部分的技能验证欠缺，可能学习了基础统计学，对目标函数，优化方法等非常欠缺，导致在实际应用软件解决问题的过程证，对什么是好的结果不了解，对计算方法不清楚，对过程报错不知怎样解决，对评价方法不知道实现原理于目的。由此造成PKPD，PopPK，PBPK目前学习的多，但会用的少，使用上也主要主要重对模型的应用。

我个人理解的Phoenix软件不同组件做拥有的计算细节：