生物制药的MATLAB金宝app和Simulink
开发算法,过程数据,设计设备以及对药物发现和开发进行建模和模拟
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。
与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
- 对药物发现和发展进行建模和仿真
- 设计、实现和部署代码来控制新的医疗设备
- 在Adobe Acrobat中创建自动输出报告,或Microsoft Word和PowerPoint文件格式
“辉瑞在整个药物发现和发展中集成了建模,仿真和统计分析。这种方法通过指导选择最佳的生物途径,靶,分子,给药方案和患者人群来帮助减少阶段II的磨损。“
Piet van der Graaf博士,辉瑞公司
使用Matlab和Simulink金宝app for Biotech和Pharmaceutical
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
- 使用基于应用的工作流程开发简化的分析方案,然后在云中进行缩放和部署方案
- 综合多模式数据源,包括信号,图像,日期,设备,遗传和内容的东西,以构建预测分析模型
- 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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- 医疗保健预测建模(43:48)
- 深度学习大型多分辨率图像
- 使用深度学习的3-D脑肿瘤分割
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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
- 杂交数据流进行精密药物
- 与现有数据库互动以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
药品制造
通过MATLAB和Simulin金宝appk,工程师可以:
- 在药物制造期间优化产量,降低成本和上市时间
- 在建筑架构的工业互联网中创建数字双胞胎,分析实时性能,改善操作,并执行预测维护
- 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)
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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:
- 计算和确定辐射瘤分析等图像特征的相对重要性
- 查询标记的传统数据的数据库,并使用深度学习创建自动分段工具
- 分析整个幻灯片数据,包括细胞分类和语义分割
- 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
探索MathWorks在生物技术和制药行业的咨询服务。顾问提供的解决方案包括完整的文档化代码,金宝搏官方网站以及使用和维护代码的培训。了解科学家、工程师和研究人员可获得的大量现场和在线培训项目。
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