AI型数字医疗应用程序与基于模型的设计

探索使用深度学习和机器学习等人工智能技术构建符合全球医疗法规的数字健康应用程序的工作流。

台阶使用matlab^®,仿万博1manbetx真软件^®和基于模型的设计。

简介数字医疗

数字医疗移动包括健康（移动医疗），可穿戴设备，远程医疗和远程医疗，医疗信息技术（IT）和个性化医疗。使用智能手机，AI，因特网等应用所能够提供新的方法来监视我们的健康，并提供健康信息的机会。它可以使消费者和提供者做出更明智的决策，并实现早期诊断。

基于人工智能的软件作为医疗设备(SaMD)行动计划(FDA行动计划)

在生物医学数据集上开发和部署人工智能模型

有对生物医学数据集，如EKG信号，医学影像，生物医学和文本数据建立预测模型许多方法。

使用MATLAB，您可以通过使用机器或深度学习算法，交互式地开发和部署生物医学数据集上的预测模型。您可以将模型部署到嵌入式设备或云上。

人工智能技术用于ECG分类（NVIDIA博客）

解释性和Explainability

可解释机器学习提供了克服人工智能模型黑箱特性的技术和算法。通过揭示各种特征如何有助于(或不有助于)预测，您可以验证模型使用了正确的证据进行预测，并揭示在训练期间不明显的模型偏差。

型号解释性心电图分类(5:49)

基于Simulink的GPU代码生成与推理万博1manbetx

使用Simu万博1manbetxlink，您可以结合强大的信号处理技术和卷积神经网络对生物医学信号进行分类。

您还可以从Simulink模型自动生成CUDA代码，以便在NVIDIA上部署万博1manbetx^®GPU设备。

代码生成的深度学习Simulink模型进行分类心电信号（例）万博1manbetx

验证和确认

医疗设备系统的建模和仿真是设计、开发和测试的重要组成部分。

在MATLAB和Simulin万博1manbetxk产品，您使用，也s manbetx 845可以验证用于FDA / CE-监管工作流程，以满足统一的标准，如IEC 62304。

MATLAB中的算法验证与工具验证(记上17:52)

建议下一步

Matlab和Simu万博1manbetxlink使工程师能够通过有效地集成和自动化设计，实现和验证阶段来加速医疗设备软件和硬件的开发。

MATLAB和SIMU万博1manbetxLINK用于医疗设备

设计、模拟和构建下一代医疗设备，同时加快法规遵从性。

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心电分类的人工智能技术

学习开发用于心电信号分类的机器学习和深度学习模型的基本方面。

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建模输液泵

了解输液泵及其子系统的结构，以及如何进行集成和测试，并为合规性报告。

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FDA软件验证

了解如何验证在FDA监管的医疗器械设计工作流程中使用的MAs manbetx 845TLAB产品。