MATLAB und Simulink für In-vitro-Diagnostikgeräte

Entwicklung, Simulation und Tests von In-vitro-Diagnosegeräten (IVD)

MATLAB^® und Simulink^® ermöglichen Ingenieuren, Wissenschaftlern und Forschern die Entwicklung, die Simulation und das Testen von In-vitro-Diagnosegeräten (IVD) unter Einhaltung der geltenden Vorschriften und Standards. Sie können MATLAB- und Simulink-Produkte für FDA-/CE-Verordnungen validieren und die Konformität mit Normen wie IEC 62304 während des Entwicklungsprozesses sicherstellen.

Mit MATLAB und Simulink können Sie:

Algorithmen für Sensordaten und Regelungssysteme entwickeln und simulieren
Biowissenschaftliche Daten simulieren und analysieren, einschließlich Panomik, Mikroskopie und Massenspektrometrie
Auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende In-vitro-Diagnoseanwendungen entwickeln und validieren
Biowissenschaftliche Datenverarbeitung und KI-Modelle mit Parallel- und Cloud-Computing vorantreiben
IEC 62304-konforme Embedded Software mit vollständiger Rückverfolgbarkeit der Anforderungen entwickeln

„Die Tools von MathWorks sind ein wesentlicher Bestandteil bei der Durchführung unserer spezifischen Analysen. Mit MATLAB können wir uns auf die Datenanalyse konzentrieren und nicht auf das Programmieren. Das beschleunigt unseren Codierungsprozess erheblich.“
Dr. Hongyue Dai, Rosetta Inpharmatics/Merck & Company

MATLAB und Simulink für In-vitro-Diagnostikgeräte

IDNEO entwickelt Algorithmen für Embedded Computer Vision und Machine Learning zum Interpretieren von Blutgruppentests

Rosetta sagt das klinische Ergebnis von Brustkrebspatientinnen voraus

MedImmune automatisiert und beschleunigt Datenanalysen bei der Durchflusszytometrie

Entwicklung und Simulation von Algorithmen für Sensordaten und Regelungssysteme

Mit MATLAB und Simulink lassen sich verschiedene physikalische Domänen in eine einheitliche Simulationsumgebung integrieren, um komplexe IVD-Geräte auf effiziente Weise zu entwickeln und zu testen. Sie können elektromechanische und fluidische Komponenten, Datensensoren und innovative Algorithmen simulieren. Simulationen erleichtern die Systementwicklung, die die Interoperabilität von Algorithmen, Sensoren und domänenübergreifenden Komponenten in einer Hardware-unabhängigen Umgebung gewährleisten muss.

Modellierung und Simulation diagnostischer Medizingeräte mit SimEvents

Beispiele und Erläuterungen

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Centers for Disease Control and Prevention automatisiert die Poliovirus-Sequenzierung und -Nachverfolgung

Simulation und Analyse von biowissenschaftlichen Daten

Mit MATLAB und Simulink können Sie Panomik-, Bild-, Zeitreihen-, Mikroskopiedaten und andere Parameter für verschiedene Aufgaben und Anwendungen in den Biowissenschaften analysieren. Darüber hinaus lassen sich auch Funktionen zur Unterstützung gängiger Bioinformatik-Workflows wie Next-Generation-Sequencing (ChIP-Seq, RNA-Seq), Microarrays und Massenspektrometriedaten kombinieren. Hierbei ermöglicht SimBiology die Modellierung, Simulation und Analyse komplexer biologischer Systeme und deren Anwendung in der IVD- und Arzneimittelentwicklung.

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Entwicklung KI-basierter In-vitro-Diagnostik-Anwendungen

MATLAB und Simulink ermöglichen KI-basierte IVD-Anwendungen wie die Identifizierung von Wirkstoffzielen und die Klassifizierung von Bilddaten. Sie können mit gängigen KI-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch arbeiten und KI in den gesamten Workflow zur Entwicklung von IVD-Anwendungen integrieren. Mithilfe von Model-Based Design können Sie Verifikation und Validierung in den Entwicklungsprozess integrieren, um die Einhaltung der FDA-/CE-Vorschriften zu gewährleisten.

Machine Learning erschafft neue Biochips für laborgezüchtete Organe

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Innovative Datenverarbeitung und KI-Modelle in den Biowissenschaften

Mit MATLAB und Simulink können Sie die Datenverarbeitung in den Biowissenschaften für rechenintensive Aufgaben wie das Hochdurchsatz-Screening und die Massenspektrometrie-Datenanalyse verbessern. Sie können Algorithmen im Hinblick auf ihre Leistung optimieren und automatisch Code für Zielprozessoren wie etwa Grafikkarten oder FPGAs generieren. Sie haben die Möglichkeit, Ihre eigene Recheninfrastruktur mit parallelen Servern zur Unterstützung von Big-Data-Analysen zu schaffen. MATLAB unterstützt darüber hinaus auch öffentliche Cloud-Anbieter wie AWS, Azure und NVIDIA GPU Cloud.

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Entwicklung von IEC 62304-konformer Embedded Software

Mithilfe von Model-Based Design, MATLAB und Simulink können Sie Embedded Software für chirurgische Geräte entwickeln, die der IEC 62304 entspricht. Das Model-Based Design integriert die Verifizierung und Validierung in den Softwareentwicklungsprozess und schafft so ein gemeinsames Framework für die Entwicklung sicherer und geprüfter Software für medizinische Geräte. Die meisten der von der Norm IEC 62304 geforderten Dokumentationen werden automatisch und mit voller Rückverfolgbarkeit erstellt.