MATLAB和Simu金宝applink用于生物技术和制药
开发算法，处理数据，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Sim金宝appulink®用于多学科数据分析和端到端工作流。
有了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、文本和基因
- 通过流程工程优化药品生产
- 为药物发现和开发进行建模和仿真
- 设计、实施和部署控制新医疗设备的代码
- 以Adobe Acrobat或Microsoft Word和PowerPoint文件格式创建自动输出报告
“辉瑞正在将建模、模拟和统计分析整合到药物发现和开发中。这种方法通过指导最佳生物途径、靶标、分子、给药方案和患者群体的选择，有助于减少II期磨耗。”
Piet van der Graaf博士，辉瑞
生物医学和卫生数据分析
使用MATLAB，科学家和分析师可以：
- 探索和清理生物技术和药物研究中的数据集
- 使用基于应用程序的工作流程来开发精简的分析方案，然后在云中扩展和部署方案
- 综合信号、图像、数据、设备、遗传、物联网等多模态数据源，构建预测分析模型
- 使用与桌面方法几乎相同的语法将分析并行化到任意数量的计算节点，以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:
- 使用SimBiology对PK/PD和定量系统药理学系统进行建模和模拟®用于模拟药物研究和参数敏感性分析
- 开发用于评估药物疗效和安全性、目标可行性和优化剂量计划的预测数学模型
- 杂交数据流的精准医学
- 与现有数据库互动，探索现有药物的新应用
- 在生物分布研究中提供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：
- 在药品生产过程中优化产量，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，改善运营，并执行预测性维护
- 使用基于物理的建模、数据驱动的经验建模或其组合来提高制造产量和质量
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- 模拟生物制药制造以提高工厂绩效(40:10)
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:
- 计算和确定图像特征的相对重要性，如放射学分析
- 查询数据库的标签遗留数据和使用深度学习创建自动分割工具
- 分析整张幻灯片数据，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，从而缩短开发时间，并在系统级别实现早期验证和确认
- 使用自动代码生成在生产仪器上部署软件和算法
- 从软件开发和测试中创建所需的技术文档，以符合FDA法规和行业标准，如IEC 62304
生物技术和制药咨询
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