计算医学

计算医学是使用计算模型和仿真来开发医疗设备和治疗方法的技术。这些仿真模型旨在复制人体解剖结构和生理学及其与医疗设备的交互，从而能够设计、测试和验证新医疗设备和治疗方法。总体而言，计算医学使医疗器械制造商能够在不牺牲质量和安全的前提下，缩短新型医疗设备和疗法的产品开发周期。

计算医学模型的类型

计算医学模型可以大致分为知识驱动模型、数据驱动模型和替代模型：

• 知识驱动模型建立在既定的科学原理（如物理学和生物学）之上，并包括偏微分方程等方法。这些模型具有高度可解释性，但可能相当复杂，并且可能无法捕获未知行为。
• 数据驱动模型依赖机器学习和统计方法来识别大型数据集中的模式。它们的预测和模式识别功能非常强大，但通常需要大量数据且可能缺乏透明度。
• 替代模型是更复杂仿真的简化逼近。替代模型能够更快地计算优化和敏感度分析等任务，尽管它们可能会牺牲一些准确度，并且通常仅在特定参数范围内有效。

使用 MATLAB 和 Simulink 开发计算医学应用

您可以使用 MATLAB^® 和 Simulink^® 通过计算医学辅助新医疗设备和治疗的研发。对于医疗设备，Simulink 和 Simscape™ 使您能够创建人体器官（如肺、肾、心脏）以及心血管和心肺系统的虚拟模型。您可以使用这些模型来设计、测试和验证医疗设备（例如呼吸机、透析机、起搏器、胰岛素泵、输注泵、气腹机和麻醉机）中的生理闭环控制。同样，MATLAB 使您能够基于经验性患者数据，创建虚拟人体和器官的知识驱动模型，以及数据驱动 AI 和统计模型。最终，每种方法的适用性取决于其所应用的具体使用情境。

计算医学面临的挑战与限制

计算医学为医疗设备的设计、测试和验证提供了强大的工具，但也面临着一些挑战和限制。一个主要问题是难以准确对人体生理学的复杂度和变异性进行建模，这可能导致结果过于简化或不可推广。此外，如果模型基于非代表性数据进行训练，它们可能在不同患者群体中表现不佳。因此，计算医学模型还需要根据试验或临床数据进行严格验证，而这些数据往往由于缺乏经验数据而稀缺或不一致。此外，高计算需求以及与现有工作流的集成带来的挑战可能构成技术障碍。尽管针对计算方法的监管框架仍在不断演变，但在 FDA 的可信度评估指南方面近期已取得了进展。

计算医学的未来方向

面向医疗设备的计算医学的未来以快速创新和日益融入医疗保健为标志。新兴趋势包括日益兴起的个性化医疗和计算临床试验，后者旨在通过使用虚拟患者模型减少对传统测试的依赖。AI、机器学习和多尺度建模的进步正在增强仿真的精度和范围，而基于云的平台和数字孪生正在使这些工具更易于访问、更具有灵活性。监管机构也在不断发展以适应这些技术，为更广泛的采用铺平道路。这些发展有望加速设备创新，降低临床试验成本，提高安全性和高效性，并最终实现更高效和个性化的医疗保健服务。一些领先的医疗设备制造商已经成功使用 MATLAB 和 Simulink 中的计算方法开发其下一代医疗设备和治疗方法，不乏先例。