モデルベースデザインを使用した AI ベースのデジタルヘルスアプリケーション

ECG 信号、医療用画像、医療用テキストデータなどの生物医学データセットを使用した予測モデルの構築には、さまざまな手法があります。

MATLAB を使用すると、機械学習アルゴリズムやディープラーニング アルゴリズムを活用して、生物医学データセットによって予測モデルを対話的に開発および展開できます。モデルは組み込みデバイスやクラウドに展開できます。

解釈可能な機械学習には、AI モデルのブラックボックス的性質を克服する手法とアルゴリズムが用意されています。さまざまな特徴がどのように予測に寄与するか (または寄与しないか) を明らかにすることで、モデルがその予測を行うのに適切な証拠を使用しているかどうかを検証し、学習中にははっきりしなかったモデルのバイアスを明らかにすることができます。

Simulink を使用すると、強力な信号処理技術と畳み込みニューラル ネットワークを組み合わせて生体信号を分類できます。

NVIDIA^® GPU デバイスに展開するために、Simulink モデルから CUDA コードを自動的に生成することもできます。

医療機器システムのモデル化とシミュレーションは、設計、開発、テストに不可欠な要素です。

お使いの MATLAB および Simulink 製品について、FDA/CE 規制対象のワークフローでの使用や、IEC 62304 などの統一規格への適合についての妥当性を確認することもできます。