基于模型设计的人工智能数字健康应用

探索使用深度学习和机器学习等人工智能技术构建符合全球医疗法规的数字健康应用程序的工作流程。

步骤采用MATLAB^®,仿金宝app真软件^®，以及基于模型的设计。

数字健康概论

数字健康包括移动健康(mHealth)、可穿戴设备、远程健康和远程医疗、健康信息技术(IT)和个性化医疗。智能手机、人工智能和互联网应用程序的使用可以提供新的方式来监测我们的健康，并提供更多的健康信息。它可以使消费者和提供者做出更明智的决定，并实现早期诊断。

基于人工智能的软件作为医疗设备(SaMD)行动计划(FDA行动计划)

在生物医学数据集上开发和部署AI模型

在生物医学数据集(如EKG信号、医学图像和生物医学文本数据)上构建预测模型有许多方法。

使用MATLAB，您可以使用机器或深度学习算法在生物医学数据集上交互式地开发和部署预测模型。您可以在嵌入式设备或云中部署模型。

心电图分类的AI技术(NVIDIA博客)

可解释性和可解释性

可解释的机器学习提供了克服人工智能模型黑箱性质的技术和算法。通过揭示各种特征对预测的贡献(或不贡献)，您可以验证模型为其预测使用了正确的证据，并揭示在训练期间不明显的模型偏差。

心电分类的模型可解释性(5:49)

GPU代码生成和推理与Simulink金宝app

使用Simu金宝applink，您可以结合强大的信号处理技术和卷积神经网络对生物医学信号进行分类。

您还可以从Simulink模型自动生成CUDA代码，以便在NVIDIA上部署金宝app^®GPU设备。

用于心电信号分类的深度学习Simulink模型的代码生成(示例)金宝app

验证与验证

医疗设备系统的建模和仿真是设计、开发和测试的重要组成部分。

您使用的MATLAB和Simu金宝applink产品还可以下载188bet金宝搏在FDA/ ce监管的工作流程中进行验证，并满足IEC 62304等协调标准。

MATLAB算法验证与工具验证(记上17:52)

下一步建议

MATLAB和Simu金宝applink使工程师能够通过有效地集成和自动化设计、实现和验证阶段来加快医疗设备软件和硬件的开发。

MATLAB和Simu金宝applink用于医疗设备

设计、模拟和构建下一代医疗设备，同时加快法规遵从性。

了解更多

心电分类的人工智能技术

学习开发机器学习和对心电信号进行分类的深度学习模型的基本方面。

观看视频(5个视频)

输液泵建模

了解输液泵及其子系统的结构，以及如何执行集成和测试，并生成符合法规的报告。

观看视频视频(3)

FDA软件验证

了解如何验证MATLAB产品用于FDA监管的医疗设备设计工下载188bet金宝搏作流。