智慧医疗研学社 | 为学之序 —— MATLAB 于医疗创新

科技和 AI 的突飞猛进，推动着医疗器械行业的快速发展和持续创新。从血透仪到呼吸机，从手术机器人到心/脑起搏器，从血管机到电生理消融，医疗创新器械研发投入如火如荼, 即使是垂直细分领域，如数字 PCR 也能诞生大额融资。如今曾被认为的保守、封闭的医疗行业正逐步展现出极强的生命力与创新力。

行业内戏称这段变革时代是“狂飙的十年”，笔者更愿意称之为在求知探索的荆棘之路上，同仁们以为学之序【学/问/思/辨/行】的科研精神奋斗着的十年。以 MATLAB 为科学计算平台，以 Simulink 为系统仿真工具， 基于模型设计和 AI 技术的完美结合， 让我们一起洞见 MATLAB 于医疗创新的影响力。

高端医械技术复杂、跨学科多应用。无论是呼吸机，还是血透仪、手术机器人，传统开发流程，需将机械、电气和控制算法全部集成后，才能进行仿真验证。基于硬件实物，调试迭代周期长，耗时费力。那么有没有可能在项目早期就进行闭环验证，实现快速原型的同时确保设备的高可靠性呢？

高端医学影像创新中， FPGA/ASIC 被广泛应用，从内窥镜、血管机、CT 到血管内超声（IVUS），甚至起搏器都有它的身影。然而冗长繁复的 FPGA/ASIC 设计流程，令很多先进算法的硬件实现变得非常艰巨。尤其医学影像领域许多算法需要实时原型验证，才知道是否可用。如何解决 FPGA/ASIC 设计流程中遇到的复杂性和实时原型验证的挑战，以加速医学影像算法的硬件实现？

在传统的研发阶段，有源电生理医械通常只能进行开环测试。然而，许多问题只有在医械与器官结合进行闭环试验时才会出现，例如“起搏器介导性心动过速（PMT）”和“起搏器介导性心律失常（PMA）”等。在电生理医械的研发过程中，使用什么创新研发思路来解决传统方法的局限性，提升产品性能和安全性呢？

基于模型的设计流程的最大优势，就是早期阶段就完成包含电气、机械和控制的全系统闭环仿真，借助自动代码生成，将Simulink模型自动转化为嵌入式代码，运行在实时仿真机上，借助快速原型实时仿真，快速验证和优化迭代。这种实时仿真，还可验证极限工况、故障测试/注入等，低成本地大幅提高测试覆盖性。

基于模型的设计之高端手术/治疗设备

借助 MATLAB 和 Simulink，工程师、研究人员及科学家可以使用基于模型设计的方法在遵循行业法规和标准的同时，设计、仿真和测试治疗设备。