Personaalmeditsiinis on pead tõstmas valdkond, kus ravimidoos määratakse inimese geneetika põhjal, sest ravimite ainevahetuse kiirus sõltub suuresti just geneetikast. Geeniinfo põhjal ravimisoovituste tegemine on keeruline. Suurimaks probleemiks on puudulik informatsioon, sest enimlevinud genotüpiseerimise võimalused tuvastavad pärilikkusainest ainult osalise info. Probleemi leevendamiseks luuakse käesolevas töös meetod, mis oskab puuduva info osas teha tõenäosuslikke ennustusi. Meetod kasutab puuduva info asemel varem publitseeritud Euroopa alleelisagedusi, mille abil ennustatakse erinevate metabolismikiiruste esinemistõenäosused. Loodud algoritmi rakendati mitme elutähtsa ravimi ainevahetust reguleeriva geeni CYP2C19 andmetel. Tulemusena selgus, et puuduva geeniinfo korral on võimalik ennustada fenotüüpide tõenäosusi.
