生物技术和制药的MAT金宝appLAB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程。
与Matlab，科学家和工程师可以：
- 杂交数据从许多数据流，包括信号，图像，文本和遗传
- 通过工艺工程优化制药生产
- 对药物发现和发展进行建模和仿真
- 设计、实现和部署代码以控制新的医疗设备
- 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医生，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:
- 在生物技术和制药研究中探索和清理数据集
- 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
- 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，从而从桌面开发扩展到高性能计算集群
了解更多
- 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：
- 使用SimBiology建模和模拟PK/PD和定量系统药理学系统®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有效性和安全性，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
- 为生物分布研究提供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，数据驱动的经验建模，或其组合，以提高生产产量和质量
了解更多
- 模拟生物制药生产，提高工厂性能(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:
- 使用模拟来设计和测试医疗设备，这减少了开发时间，并允许在系统级进行早期验证和验证
- 使用自动代码生成在生产中的仪器上部署软件和算法
- 创建软件开发和测试所需的技术文档，以符合FDA法规和行业标准，如IEC 62304
生物技术和制药咨询
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以金宝搏官方网站及代码的使用和维护培训。了解为科学家、工程师和研究人员提供的大量现场和在线培训项目。
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