生物制药的MATLAB金宝app和Simulink
开发算法，工艺数据，设计设备，并为药物发现和开发进行建模和仿真
生物技术和制药行业的科学家和工程师使用MATLAB®和仿真软金宝app件®用于多学科数据分析和端到端工作流。
通过MATLAB，科学家和工程师可以:
- 混合来自许多数据流的数据，包括信号、图像、文本和遗传
- 通过工艺工程优化药品生产
- 为药物研发进行建模和仿真
- 设计、实现和部署代码来控制新的医疗设备
- 创建adobeacrobat或microsoftword和PowerPoint文件格式的自动输出报告
辉瑞在药物发现和开发过程中整合了建模、仿真和统计分析。该方法通过指导最佳生物途径、靶点、分子、给药方案和患者群体的选择，帮助减少II期消耗。”
Piet van der Graaf博士，辉瑞公司
生物医学和健康数据分析
使用MATLAB，科学家和分析师可以:
- 探索和清理生物技术和制药研究中的数据集
- 使用基于应用程序的工作流来开发简化的分析方案，然后在云中扩展和部署这些方案
- 综合多模态数据源，包括信号、图像、数据、设备、遗传、物联网等，构建预测分析模型
- 将分析并行到任意数量的计算节点，使用几乎相同的语法作为桌面方法，从桌面开发扩展到高性能计算集群
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药物发现与开发
使用MATLAB，科学家和建模团队可以:
- 模拟和模拟PK/PD和定量系统药理学系统使用SimBiology®用于模拟药物研究和参数敏感性分析
- 开发预测数学模型，以评估药物的疗效和安全性，目标的可行性，并优化剂量计划
- 混合数据流精确医学
- 与现有数据库互动，探索现有药物的新应用
- 提供生物分布研究中的图像量化和模型拟合
医药制造业
通过MATLAB和Simulin金宝appk，工程师可以:
- 优化药品生产过程中的产量，降低成本和上市时间
- 在工业物联网架构中创建数字双胞胎，以分析实时性能，改善操作，并执行预测性维护
- 使用基于物理的建模，数据驱动的经验模型，或者两者的结合来提高生产的产量和质量
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- 模拟生物制药制造以改善工厂性能(40:10)
- 批处理过程的MATLAB优化(26:23)
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临床前和临床研究与开发
科学家、工程师和临床研究人员使用MATLAB:
- 计算并确定图像特征的相对重要性，如放射组学分析
- 查询标签遗留数据的数据库，并使用深度学习创建自动分割工具
- 分析整个幻灯片数据，包括单元格分类和语义分割
- 解析、加载和分析DICOM图像
生物技术设备开发
通过基于模型的设计，生物技术设备工程师可以:
- 使用仿真设计和测试医疗设备，这可以减少开发时间，并在系统级别上实现早期验证和验证
- 使用自动代码生成在生产设备上部署软件和算法
- 创建所需的技术文档从软件开发和测试符合FDA法规和行业标准，如IEC 62304
生物技术和制药咨询
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