基于ai数字医疗应用程序与基于模型的设计

探索工作流使用人工智能技术,如深度学习和机器学习来构建数字卫生符合全球医疗法规的应用程序。

使用MATLAB的步骤^®,仿真软件^®和基于模型的设计。

介绍数字医疗

数字健康包括移动健康(mHealth),可穿戴设备、远程医疗、远程医疗卫生信息技术(IT)和个性化医疗。智能手机的使用、人工智能和网络应用程序可以提供新的方法来监测我们的健康和提供更大的获得卫生信息。它可以让消费者和提供者做出更明智的决策,使早期诊断。

基于ai软件作为一种医疗设备(SaMD)行动计划(FDA行动计划)

生物医学数据集开发和部署人工智能模型

有许多方法用于构建预测模型等生物医学数据集心电图信号,医学图像和生物医学文本数据。

使用MATLAB,可以交互式地开发和部署预测模型在生物医学数据集通过使用机器或深度学习算法。您可以部署模型在嵌入式设备或在云上。

人工智能技术心电图分类(NVIDIA的博客)

可解释性和Explainability

可翻译的机器学习提供了技术和算法,克服人工智能的黑箱特性模型。通过揭示各种特性如何贡献(或不贡献)预测,你可以验证模型是否使用正确的预测和证据揭示模型偏差,没有明显的在训练。

对心电图分类模型的可解释性(5:49)

GPU代码生成和推理模型

使用仿真软件,可以结合强大的信号处理技术和生物医学信号卷积神经网络分类。

你也可以从仿真软件模型自动生成代码CUDA NVIDIA部署^®GPU设备。

代码生成深度学习仿真软件模型对ECG信号进行分类(示例)

验证和确认

医疗设备系统的建模与仿真是一个重要的组件的设计、开发和测试。

MATLAB仿真软件产品使用还可以验证用于FDA2022世界杯八强谁会赢？ / CE-regulated工作流和IEC 62304等符合协调标准。

在MATLAB算法验证和验证工具(记上17:52)

建议下一步

MATLAB和Simulink使工程师能够加快开发医疗设备软件和硬件的有效集成和自动化的阶段设计、实现和验证。

MATLAB和Simulink对医疗设备

设计、模拟和建立新一代医疗器械而加速法规遵从性。

了解更多

心电图分类的人工智能技术

学习发展中机器学习的基本内容和深度学习模型分类心电图信号。

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建模一个输液泵

了解输液泵的结构及其子系统,以及如何进行集成和测试和生成报告的法规遵从性。

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FDA软件验证

学习如何验证MATLAB产品用于食品及药物管理局监管的医疗2022世界杯八强谁会赢？设备设计工作流程。