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，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程。
借助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
- 为药物发现和开发执行建模和仿真
- 设计、实现和部署代码以控制新的医疗设备
- 以Adobe Acrobat或Microsoft Word和PowerPoint文件格式创建自动输出报告
“辉瑞在整个药物发现和开发过程中集成了建模、模拟和统计分析。这种方法通过指导选择最佳生物途径、靶点、分子、给药方案和患者群体，有助于减少II期消耗。”
Piet van der Graaf医生，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:
- 在生物技术和制药研究中探索和清理数据集
- 使用基于应用程序的工作流开发简化的分析方案，然后在云中扩展和部署方案
- 综合多模态数据源，包括信号、图像、数据、设备、遗传和物联网，以建立预测分析模型
- 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
- 医疗保健预测模型(43:48)
- 大型多分辨率图像的深度学习
- 基于深度学习的三维脑肿瘤分割
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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
- 为精确医学混合数据流
- 与现有数据库互动，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
制药
通过MATLAB和Simulin金宝appk，工程师可以:
- 优化药物生产过程中的产量，降低成本和上市时间
- 在工业物联网体系结构中创建数字孪生兄弟，以分析实时性能、改进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：
- 计算并确定图像特征的相对重要性，如放射组学分析
- 查询带有标签的遗留数据的数据库，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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