生物技术和医药行业的科学家与工程师应用 matlab® 和 simulink® 开展多学科数据分析和执行端到端工作流。
借助 matlab，科学家与工程师能够：
- 混合来自多种数据流的数据，包括信号、图像、文本以及基因
- 通过工艺工程优化制药生产
- 针对药物发现与开发进行建模和仿真
- 设计、实现、部署用于控制新医疗设备的代码
- 在 adobe acrobat 中创建自动输出报告，或采用 microsoft word 和 powerpoint 文件格式
“辉瑞公司将建模、仿真和统计分析整合到药物发现和开发的整个过程中。这一方法指导我们选择最佳生物通路、靶点、分子、给药方案和患者人群，从而有助于降低 ii 期损耗。”
dr. piet van der graaf, pfizer
matlab 和 simulink 在生物技术和医药行业的应用
生物医学与健康数据分析
通过 matlab，科学家与分析人员能够：
- 在生物技术和医药研究中对数据集进行探查和清理
- 使用基于 app 的工作流开发精简的分析方案，并扩展和部署到云端
- 合成包括信号、图像、日期、设备、基因以及物联网在内的多模态数据源，从而构建预测性分析模型
- 使用与桌面端几乎相同的语法，将分析并行下发至任意数量的计算节点，从而将开发从桌面扩展到高性能计算集群
药物发现与开发
通过 matlab，科学家与建模团队能够：
- 使用 simbiology® 对定量系统药理学 (qsp) 和药代动力学/药效学 (pk/pd) 系统进行建模和仿真，模拟药物研究和参数敏感度分析
- 开发预测性数学模型以评估药物疗效、安全性与靶点可行性，并对剂量方案进行优化
- 混合数据流，实现精准医疗
- 与现有数据库交互，探索现有药物的新应用
- 在药物分布研究中进行图像量化和模型拟合
- provide image quantification and model fitting in biodistribution studies
制药
借助 matlab 和 simulink，工程师能够：
- 在制药过程中优化产量，降低成本并加速市场投放
- 在工业物联网架构中创建数字孪生以分析实时性能，改善运营并执行预测性维护
- 通过基于物理的建模、数据驱动的经验建模或两者结合，实现产量增加和质量提升
临床前与临床研发
借助 matlab，科学家、工程师与临床研究人员可以：
- 计算和确定影像特征的相对重要性（如用于影像组学分析）
- 查询包含已标注既有数据的数据库并使用深度学习技术创建自动分割工具
- 分析全切片数据，包括细胞分类和语义分割
- 解析、加载、分析 dicom 图像
生物技术设备开发
借助基于模型的设计，生物技术设备工程师能够：
- 通过仿真来设计和测试医疗设备，从而缩短开发时间，并在系统级实现早期验证和确认
- 借助自动代码生成在投产运行的仪器上部署软件与算法
- 基于软件开发和测试创建必要的技术文档，以确保符合 fda 法规和 iec 62304 等行业标准