将来自许多数据流的数据混合，包括信号、图像、文本和基因 通过工艺工程优化药品生产 为药物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
“辉瑞公司在整个药物研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，有助于减少第二阶段的消耗。” 辉瑞公司Piet van der Graaf博士
将MATLAB和Simulink用于生物技术和制药
生物医学和健康数据分析
探索和清理生物技术和药物研究中的数据集 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 综合多模式数据源，包括信号、图像、日期、设备、遗传和物联网，以构建预测分析模型 使用与桌面方法几乎相同的语法对任意数量的计算节点进行并行分析，以从桌面开发扩展到高性能计算集群
药物研发
使用SimBiology对PK/PD和定量系统药理学系统进行建模和模拟，以进行模拟药物研究和参数敏感性分析 开发用于评估药物疗效和安全性、目标可行性以及优化剂量计划的预测数学模型 混合精确医学的数据流 与现有数据库互动，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
制药制造
优化药物生产过程中的产量，降低成本和上市时间 在工业物联网架构中创建数字孪生模型，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两者的组合来提高制造产量和质量
临床前和临床研究与开发
计算并确定图像特征的相对重要性，如放射组学分析 查询已标记遗留数据的数据库，并使用深度学习创建自动分割工具 分析整个幻灯片数据，包括单元格分类和语义分割 分析、加载和分析DICOM图像
生物技术设备开发
使用仿真设计和测试医疗设备，这减少了开发时间，并能够在系统级进行早期验证 使用自动代码生成在生产中的仪器上部署软件和算法 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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