Matlab和Biot万博1manbetxech和Pharmaceutical的Simulink
开发算法，处理数据，设计设备，并为药物发现和开发进行建模和仿真
生物技术和制药行业的科学家和工程师使用Matlab®和模拟万博1manbetx®用于多学科数据分析和端到端工作流程。
有了MATLAB，科学家和工程师可以:
- 与许多数据流杂交数据，包括信号，图像，文本和遗传
- 通过工艺工程优化药物生产
- 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的医疗设备
- 以Adobe Acrobat或Microsoft Word和PowerPoint文件格式创建自动输出报告
“辉瑞正在将建模、模拟和统计分析整合到药物发现和开发中。这种方法通过指导最佳生物途径、靶标、分子、给药方案和患者群体的选择，有助于减少II期磨耗。”
Piet Van der Graaf博士，辉瑞
生物医学与健康数据分析
使用Matlab，科学家和分析师可以：
- 生物技术和制药研究中的探索和清洁数据集
- 使用基于应用程序的工作流程来开发精简的分析方案，然后在云中扩展和部署方案
- 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作为桌面方法与桌面开发中的桌面开发到高性能计算群集的任何数量的计算节点并行分析
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药物发现与发展
使用MATLAB，科学家和建模团队可以:
- 模型和模拟PK / PD和定量系统使用SimBiology的药理学系统®用于模拟药物研究和参数敏感性分析
- 开发预测数学模型，用于评估药物疗效和安全性，目标可行性以及优化剂量时间表
- 杂交数据流的精准医学
- 与现有数据库互动，探索现有药物的新应用
- 提供生物分布研究中的图像量化和模型配件
医药制造业
使用Matlab和Simulin万博1manbetxk，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
- 在工业物联网架构中创建数字双胞胎，以分析实时性能，改善运营，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其组合来提高制造产量和质量
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- 模拟生物制药制造业，提高植物性能（40:10）
- 用MATLAB批处理过程优化（26:23）
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临床前与临床研发
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，如放射学分析
- 查询数据库的标签遗留数据和使用深度学习创建自动分割工具
- 分析整张幻灯片数据，包括单元格分类和语义分割
- 解析、加载和分析DICOM图像
生物技术设备开发
使用基于模型的设计，Biotech设备工程师可以：
- 使用仿真设计和测试医疗设备，可降低开发时间并在系统级别实现早期验证和验证
- 使用自动代码生成部署在生产中的仪器上的软件和算法
- 从软件开发和测试中创建所需的技术文档，以遵守FDA法规和IEC 62304等行业标准
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生物技术和制药咨询
探索生物技术和制药行业的Mathworks咨询服务。顾问提供了包含完全记录的代码的解决方案以万博 尤文图斯及该代码的使用和维护培训。了解科学家，工程师和研究人员提供的众多现场和在线培训计划。
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