MATLAB 및 Simulink를 사용한
환자 모니터링

AI 구동 환자 모니터링 기기의 개발

의료 기기 개발을 위한 모델 기반 설계 접근법을 활용하여 IEC 62304 같은 의료 기기 규정을 준수하면서 AI 구동 의료 기기를 개발할 수 있습니다. MATLAB을 사용하여 머신러닝 기법과 딥러닝 기법으로 AI 모델을 개발하여 생물의학 신호, 의료 영상, 의료 데이터를 분석할 수 있습니다. Simulink를 플랫폼으로 사용하여 머신러닝 모델을 통합하고 자동으로 코드를 생성하여 요구사항을 검증하고 자동으로 테스트를 생성하며 인증 표준을 준수할 수 있습니다. 제품의 하이라이트는 다음과 같습니다.

• 머신러닝 모델 및 딥러닝 모델을 훈련하고 비교하는 포인트 앤 클릭 앱
• 특징 선택, 해석 가능성, 모델 선택 및 하이퍼파라미터 조정을 포함한 AutoML (자동 머신러닝)
• 빅데이터 및 클러스터로 처리를 확장할 수 있게 동일한 코드 사용 가능
• MATLAB에서의 알고리즘 검증 및 툴 검증

환자 모니터링 알고리즘을 클라우드 및 에지 기기로 배포 및 확장

멀티코어 데스크탑, GPU, 클러스터 및 클라우드를 사용하여 대규모 연산을 수행하고 시뮬레이션을 병렬화할 수 있습니다. MATLAB으로 데이터를 저장한 곳에서 곧바로 처리하고, MATLAB Parallel Server로 고성능 클러스터로 확장하고, MATLAB Production Server로 응용 프로그램에 MATLAB 분석을 통합할 수 있습니다.

MATLAB 및 Simulink를 사용하여 버튼 하나로 코드를 생성하고 이를 하드웨어에서 실행할 수 있습니다. 이들 제품을 사용하면 프로토타이핑부터 생산까지 차세대 임베디드 시스템을 설계, 코딩, 검증할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 온프레미스 또는 AWS^® 및 Microsoft^® Azure^®와 같은 퍼블릭 클라우드의 Windows^® 및 Linux^®에서 안정적이고 안전하며 확장 가능한 생산 응용 프로그램 실행
• 기존의 데브옵스 워크플로 및 툴에 맞게 엔지니어가 코드를 다시 작성하지 않고도 모델, 알고리즘, 응용 프로그램을 생산 시스템에 직접 배포 가능
• 최적화된 C, C++, CUDA^®, Verilog^®, VHDL^®, Structured Text 코드 생성