在 MATLAB 和 Simulink 的幫助下，您可以在云端進行患者監護設備與軟件即醫療設備 (SaMD) 應用的大規模設計、開發、仿真和部署工作，同時確保遵循醫療設備方面的全球監管標準。

您可以驗證 MathWorks 產品以用于 FDA/CE 合規工作流，并符合 IEC 62304 等協調標準。

“借助 MATLAB、MATLAB Coder 和 Fixed-Point Designer，我們這個小團隊成功開發了復雜的實時信號處理算法，并對其進行了優化以降低功耗和內存需求，同時還加速了嵌入式代碼的實現，并執行了醫療設備驗證所需的嚴格測試。”

—— Marina Brockway，VivaQuant

了解如何使用 MATLAB 與 Simulink 來開發下一代患者監護產品，減少設備上市所需的時間。

開發融合 AI 技術的患者監護設備

在開發醫療設備的過程中，您可通過基于模型的設計方法來構建融合 AI 技術的醫療設備，同時確保設備符合 IEC 62304 等醫療設備法規。

通過 MATLAB，您可以使用機器學習和深度學習方法開發 AI 模型，以對生物醫學信號、醫學圖像和醫療保健數據進行分析。

借助 Simulink 平臺，您可以集成機器學習模型并自動生成代碼，從而進行需求驗證并自動生成測試，同時確保遵循認證標準。亮點包括：

點選式 App，可用于訓練和比較機器學習與深度學習模型

自動機器學習 (AutoML)，包括特征選擇、可解釋性、模型選擇和超參數調優

不改變代碼，將處理擴展到大數據和集群

在 MATLAB 中進行算法和工具驗證

患者監護設備的建模和仿真

患者監護應用的開發可能涉及多個工程域，如軟件、機械、電氣和流體系統。

通過使用 Simulink 進行動態系統建模，您可以在統一的仿真環境中集成這些域，從而高效地設計和實現復雜的患者監護設備。

動態系統建模與仿真可加速產品開發，包括驗證和確認階段在內。

使用 MATLAB 和 Simulink 進行基于模型的設計是一種模塊化開發方法，支持工程團隊在同一環境中開展從內部研發到設計實現的各項活動。

在云端與邊緣設備上部署和擴展患者監護算法

您可使用多核臺式機、GPU、集群和云進行大規模計算和并行仿真。

有了 MATLAB，在何處存儲數據，就可在何處處理數據。

使用 MATLAB Parallel Server 將計算擴展到高性能集群。

使用 MATLAB Production Server 將 MATLAB 分析整合到應用程序中。

在 MATLAB 和 Simulink 的幫助下，您只需輕點按鈕，即可生成代碼并在硬件上運行。

這兩款產品可為您設計、編程和驗證新的嵌入式系統提供從原型到投產的全程支持。使用 MATLAB 和 Simulink，您能夠：

在 Windows 和 Linux 環境下運行可靠、安全、可擴展的產品級應用程序，可以基于本地，也可以基于 AWS 和 Microsoft Azure 等公有云

與現有的開發運營一體化工作流和工具保持一致，讓工程師能夠自行將模型、算法和應用程序部署到生產系統中，無需重新編碼

生成優化后的 C、C++、CUDA、Verilog、VHDL 以及結構化文本代碼

驗證、確認和測試

Simulink 提供了諸多測試、驗證和確認功能，可協助您對目標硬件的模型和代碼進行嚴格的測試和驗證。

借助 Simulink Test 和 Requirements Toolbox，您可以：

撰寫、分析和管理需求，并創建可追溯性報告

執行模型和代碼覆蓋率分析，以衡量測試的完備性

對模型、生成的代碼以及仿真或物理硬件的基于仿真的測試進行管理

找出隱蔽的設計錯誤，如整數溢出、死邏輯和除以零

生成自定義報告以作為 FDA/CE 監管合規性證據

原文標題：醫療設備開發 | 患者監護設備的設計、開發與仿真

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審核編輯：湯梓紅