生物技术和制药行业的科学家和工程师使用MATLAB®和仿真软件®用于多学科数据分析和端到端工作流。
有了MATLAB，科学家和工程师可以:
- 杂化来自许多数据流的数据，包括信号、图像、文本和遗传
- 通过工艺工程优化制药生产
- 为药物的发现和开发进行建模和仿真
- 设计、实现和部署代码以控制新的医疗设备
- 以adobeacrobat、microsoftword和PowerPoint文件格式创建自动输出报告
“辉瑞在药物研发过程中整合了建模、模拟和统计分析。这种方法通过指导最佳生物途径、靶点、分子、给药方案和患者群体的选择，有助于减少II期药物的损耗。”
皮特·范德格拉夫博士，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:
- 探索和清理生物技术和制药研究中的数据集
- 使用基于应用程序的工作流来开发精简的分析方案，然后在云中扩展和部署这些方案
- 综合信号、图像、数据、设备、遗传、物联网等多模态数据源，构建预测分析模型
- 使用几乎相同的语法将分析并行化到任意数量的计算节点，以实现从桌面开发到高性能计算集群的扩展
药物的发现和开发
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，以评估药物疗效和安全性、目标可行性和优化剂量计划
- 为精确医疗混合数据流
- 与现有数据库交互，探索现有药物的新应用
- 在生物分布研究中提供图像量化和模型拟合
医药制造业
通过MATLAB和Simulink，工程师可以:
- 在药品生产过程中优化产量，降低成本和上市时间
- 在工业物联网体系结构中创建数字双胞胎，以分析实时性能、改进操作和执行预测性维护
- 使用基于物理的建模，数据驱动的经验建模，或它们的组合，以提高制造良率和质量
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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:
- 计算和确定图像特征的相对重要性，如放射组学分析
- 查询标记遗留数据的数据库，利用深度学习创建自动分割工具
- 分析整个幻灯片数据，包括单元分类和语义分割
- 解析、加载和分析DICOM图像
生物技术设备开发
有了基于模型的设计，生物技术设备工程师可以:
- 使用模拟设计和测试医疗设备，这减少了开发时间，并能够在系统级别进行早期验证和验证
- 使用自动代码生成在生产环境中的仪器上部署软件和算法
- 从软件开发和测试中创建所需的技术文档，以符合FDA法规和行业标准，如IEC 62304
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