Grâce à MATLAB et à Simulink, vous pouvez concevoir, développer, simuler et déployer des équipements de monitoring de patients et des applications SaMD (Software as a Medical Device) mises à l'échelle dans le cloud, tout en vous conformant aux normes internationales de réglementation concernant les équipements médicaux. Vous pouvez valider les produits MathWorks pour une utilisation dans des workflows respectant les réglementations FDA/CE et garantir la conformité à des normes harmonisées, comme l'IEC 62304.
Découvrez comment d'autres entreprises utilisent MATLAB et Simulink pour développer des produits de monitoring de patients de nouvelle génération, tout en réduisant le temps nécessaire pour les commercialiser.
Utiliser MATLAB et Simulink pour le développement d'équipements de monitoring de patients
Développement d'équipements de monitoring de patients utilisant l'IA
Grâce à l'approche Model-Based Design, vous pouvez développer des équipements médicaux utilisant l'IA tout en vous conformant aux réglementations sur les équipements médicaux comme l'IEC 62304. À l'aide de MATLAB, vous pouvez développer des modèles d'IA avec des techniques de Machine Learning et de Deep Learning pour analyser des signaux biomédicaux, des images médicales et des données de santé. En utilisant Simulink en tant que plateforme, vous pouvez intégrer des modèles de Machine Learning et générer automatiquement du code pour effectuer des vérifications d'exigences, générer automatiquement des tests et vous conformer aux normes de certification. Les points forts incluent :
- Des applications interactives d'apprentissage et de comparaison de modèles de Machine Learning et de Deep Learning
- Le Machine Learning automatisé (AutoML), notamment la sélection des caractéristiques, l'interprétabilité, la sélection de modèle et le réglage des hyperparamètres
- La possibilité d’utiliser le même code pour faire évoluer le traitement sur des données Big Data et des clusters
- Effectuer des vérifications d'algorithmes et des validations d'outils dans MATLAB
Modélisation et simulation d'équipements de monitoring de patients
Le développement d'équipements pour le monitoring de patients couvre différents domaines de l'ingénierie, notamment les systèmes logiciels, mécaniques, électriques et hydrauliques. En utilisant Simulink pour la modélisation de systèmes dynamiques, vous pouvez intégrer ces domaines dans un environnement de simulation unifié pour concevoir et implémenter efficacement des équipements complexes de monitoring de patients. La modélisation et la simulation de systèmes dynamiques peuvent accélérer le développement de produit, notamment les phases de validation et de vérification pour ce type d'équipement. L'approche Model-Based Design avec MATLAB et Simulink est une méthode de développement modulaire, qui permet aux équipes d'ingénieurs de passer de la recherche et du développement internes au design et à l'implémentation dans un environnement unique.
En savoir plus
- Accélérer le développement d'un système de gestion du diabète avec l'approche Model-Based Design : séance de questions/réponses avec Bigfoot Biomedical
- La startup universitaire Humotech convertit un équipement portable en produit commercial
- Réduire les risques avec l'approche Model-Based Design : séance de questions/réponses avec Philips Healthcare
- ITK Engineering développe un contrôleur conforme à la norme IEC 62304 pour un moteur de fraise dentaire avec l'approche Model-Based Design
- Medviso reçoit l'approbation 510(k) de la FDA et le marquage CE pour ses logiciels d'analyse cardiovasculaire
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Déployer et mettre à échelle des algorithmes de monitoring de patient dans le cloud et sur des équipements périphériques
Vous pouvez effectuer des calculs à grande échelle et paralléliser des simulations en utilisant des ordinateurs multicœurs, des GPU, des clusters et des clouds. Vous pouvez traiter vos données avec MATLAB directement là où vous les avez stockées, passer à des clusters haute performance avec MATLAB Parallel Server, et incorporer les analyses MATLAB à des applications avec MATLAB Production Server.
MATLAB et Simulink vous permettent de générer du code et de l'exécuter sur du hardware en un seul clic. Ces produits vous permettent de concevoir, coder et vérifier votre prochain système embarqué du prototypage à la production. En utilisant MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Exécuter des applications de production fiables, sûres et évolutives sous Windows® et Linux®, que ce soit sur site ou dans des clouds publics tels que AWS® et Microsoft® Azure®
- Vous aligner sur les workflows et les outils DevOps, et permettre aux ingénieurs de déployer eux-mêmes leurs modèles, algorithmes et applications sur des systèmes de production sans avoir à les recoder
- Générer du code C optimisé, C++, CUDA®, Verilog®, VHDL® et en texte structuré
Exemples de code
- Déployer des classificateurs de signaux sur NVIDIA Jetson avec l'analyse par ondelettes et le Deep Learning
- Déployer des classificateurs de signaux avec des ondelettes et le Deep Learning sur Raspberry Pi
- Génération de code pour un modèle Simulink de Deep Learning qui effectue la détection des voies et des véhicules
- Vérification SIL et PIL pour le déploiement sur Raspberry Pi
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Vérification, validation et test
Les capacités étendues de vérification et de validation dans Simulink vous permettent de tester et de vérifier de manière rigoureuse les modèles et le code pour le hardware cible. Avec Simulink Test et Requirements Toolbox, vous pouvez :
- Créer, analyser et gérer les exigences, ainsi que produire des rapports de traçabilité
- Réaliser une analyse de la couverture du modèle et du code qui mesure l'exhaustivité des tests
- Gérer les tests basés sur la simulation des modèles, du code généré et du hardware (simulé ou physique)
- Identifier les erreurs de design cachées (dépassement d'entier, logique morte, division par zéro, etc.)
- Produire des rapports personnalisables, pouvant servir à démontrer la conformité aux réglementations FDA/CE
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D'intenses efforts pour concevoir des ventilateurs dans le contexte de la pandémie de COVID-19
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Associer la psychothérapie avec les algorithmes pour améliorer le traitement de la santé mentale
Unique Lab crée des solutions de mobilité et d'accessibilité pour les personnes en situation de handicap
Développement de technologies d'assistance, depuis des fauteuils roulants robotisés montant sur les trottoirs jusqu'aux interfaces cerveau-machine
Traiter des tumeurs en une seule étape
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Lutter contre la pneumonie infantile
Convertir une crise sanitaire en défi d'ingénierie pour sauver des vies