Patientenüberwachung
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Entwicklung von Embedded Software gemäss IEC 62304 für medizinische Geräte
Whitepaper lesenMit MATLAB und Simulink lassen sich Geräte zum Patientenmonitoring und „Software as a Medical Device“-Anwendungen (SaMD) in großem Umfang in der Cloud entwerfen, entwickeln, simulieren und bereitstellen, während gleichzeitig die internationalen Zulassungsstandards für medizinische Geräte erfüllt werden. Mit den Produkten von MathWorks können Sie den Einsatz in FDA/CE-regulierten Workflows und die Einhaltung harmonisierter Normen wie IEC 62304 validieren.
Erfahren Sie, wie andere Unternehmen MATLAB und Simulink zur Entwicklung von innovativen Produkten im Bereich der Patientenüberwachung einsetzen und so die Zeit bis zur Markteinführung der Geräte reduzieren.
“Mit MATLAB, MATLAB Coder und Fixed-Point Designer konnte unser kleines Team einen komplexen Echtzeit-Signalverarbeitungsalgorithmus entwickeln, ihn optimieren, um den Strom- und Speicherbedarf zu reduzieren, die Implementierung von Embedded Code beschleunigen und die für die Validierung medizinischer Geräte erforderlichen strengen Tests durchführen.”
Einsatz von MATLAB und Simulink für die Entwicklung von Geräten zur Patientenüberwachung
Entwicklung von KI-gestützten Geräten zur Patientenüberwachung
Mit dem Ansatz des Model-Based Design zur Entwicklung medizinischer Geräte lassen sich diese KI-fähig entwickeln; sie erfüllen gleichzeitig die Richtlinien für Medizingeräte wie IEC 62304. Mit MATLAB können Sie KI-Modelle mit Machine- und Deep-Learning-Techniken entwickeln, um biomedizinische Datensignale, medizinische Bilder und Daten des Gesundheitswesens zu analysieren. Mit Simulink als Plattform können Sie Machine-Learning-Modelle integrieren und automatisch Code generieren, um die Verifikation der Anforderungen durchzuführen, automatisch Tests zu generieren und die Zertifizierungsstandards einzuhalten. Zu den Highlights zählen:
- Point-and-Click-Apps zum Trainieren und Vergleichen von Machine- und Deep-Learning-Modellen
- Automatic Machine Learning (AutoML) einschließlich Merkmalsauswahl, Interpretierbarkeit, Modellauswahl und Abstimmung der Hyperparameter
- Möglichkeit, mit demselben Code die Verarbeitung auf Big Data und Cluster zu skalieren
- Durchführung von Algorithmusverifizierungen und Tool-Validierungen in MATLAB
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Modellierung und Simulation von Geräten zur Patientenüberwachung
Die Entwicklung im Bereich Patientenüberwachung kann mehrere technische Bereiche umfassen, unter anderem Software, mechanische, elektrische und fluidische Systeme. Mithilfe von Simulink bei der Modellierung dynamischer Systeme können Sie diese Domänen in einer einheitlichen Simulationsumgebung integrieren, um komplexe Geräte zur Patientenüberwachung auf effiziente Weise zu entwerfen und zu implementieren. Die dynamische Systemmodellierung und -simulation kann die Produktentwicklungszeiten, einschließlich der Validierungs- und Verifizierungsphasen, dieser Geräte verkürzen. Mithilfe des modularen Entwicklungsansatzes von Model-Based Design mit MATLAB und Simulink arbeiten Ingenieurteams von der internen Forschung und Entwicklung bis hin zu Design und Implementierung in einer einzigen Umgebung.
Weitere Informationen
- Schnellere Entwicklung eines Diabetes-Managementsystems mit Model-Based Design: Fragerunde mit Bigfoot Biomedical
- Hochschul-Start-up Humotech macht aus einem tragbaren Gerät ein kommerzielles Produkt
- Risikominderung durch Model-Based Design: Fragerunde mit Philips Healthcare
- ITK Engineering entwickelt IEC 62304-konforme Steuerung für Dentalbohrmotor mittels Model-Based Design
- Medviso erhält FDA-510(k)-Genehmigung und CE-Kennzeichnung für Software zur Herz-Kreislauf-Analyse
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Bereitstellung und Skalierung von Algorithmen zur Patientenüberwachung in Cloud- und Edge-Geräten
Sie können umfangreiche Berechnungen durchführen und Simulationen mithilfe von Multicore-Desktops, Grafikkarten, Clustern und Clouds parallelisieren. Verarbeiten Sie mit MATLAB Ihre Daten dort, wo Sie sie auch speichern, skalieren Sie auf Hochleistungs-Cluster mit MATLAB Parallel Server und integrieren Sie MATLAB-Analysen in Ihre Anwendungen mit MATLAB Production Server.
MATLAB und Simulink ermöglichen es Ihnen, per Mausklick Code zu generieren und diesen auf der Hardware auszuführen. Mit diesen Produkten können Sie Ihr Embedded System – vom Prototyping bis zur Produktion – entwerfen, codieren und verifizieren. Mithilfe von MATLAB und Simulink ist Folgendes möglich:
- Ausführung zuverlässiger, sicherer und skalierbarer Produktionsanwendungen auf Windows® und Linux®, entweder vor Ort oder in öffentlichen Clouds wie AWS® und Microsoft® Azure®
- Anpassung an bestehende DevOps-Workflows und -Tools, damit Fachleute ihre Modelle, Algorithmen und Anwendungen selbst auf Produktionssystemen bereitstellen können, ohne sie neu programmieren zu müssen
- Generierung von optimiertem Code in C, C++, CUDA®, Verilog®, VHDL® und strukturiertem Text
Code-Beispiele
- Bereitstellung von Signalklassifizierern auf NVIDIA Jetson mithilfe einer Wavelet-Analyse und Deep Learning
- Bereitstellung von Signalklassifizierern mithilfe von Wavelets und Deep Learning auf Raspberry Pi
- Codegenerierung für ein Deep-Learning-Modell in Simulink, das eine Fahrspur- und Fahrzeugerkennung durchführt
- SIL- und PIL-Verifizierung für die Bereitstellung auf Raspberry Pi
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Verifizierung, Validierung und Tests
Die umfangreichen Verifikations- und Validierungsfunktionen von Simulink ermöglichen es Ihnen, Modelle und Code für die Zielhardware auf Herz und Nieren zu prüfen und zu verifizieren. Mit Simulink Test und Requirements Toolbox können Sie:
- Anforderungen verfassen, analysieren und verwalten sowie Berichte zur Rückverfolgbarkeit erstellen
- Analysen zur Modell- und Codeabdeckung durchführen, um die Vollständigkeit der Tests messen
- Simulationsbasierte Tests von Modellen, generiertem Code und simulierter oder physischer Hardware verwalten
- Versteckte Entwurfsfehler wie Ganzzahlüberläufe, tote Logik und Division durch Null identifizieren
- Erzeugung von individuell erstellbaren Berichten, die als Nachweis für die Einhaltung von FDA/CE-Vorschriften dienen
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So nutzen andere Anwender MATLAB und Simulink
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