醫療保健與生命科學
Altair 助力製藥、生物技術和醫療器材企業在更短的時間內開發和生產出更好的產品,改善患者的治療效果並降低成本。我們的模擬、資料分析、人工智慧(AI)、以及高效能運算(HPC)解決方案協助醫療產業團隊理解複雜問題,實現醫學突破,並在確保療效和安全性的同時,將最新進展更快地推向市場。
醫療保健與生命科學
Altair 助力製藥、生物技術和醫療器材企業在更短的時間內開發和生產出更好的產品,改善患者的治療效果並降低成本。我們的模擬、 資料分析、人工智慧(AI)、以及高效能運算(HPC)解決方案協助醫療產業團隊理解複雜問題,實現醫學突破,並在確保療效和安全性的同時,將最新進展更快地推向市場。
醫療保健與生命科學
Altair 助力製藥、生物技術和醫療器材企業在更短的時間內開發和生產出更好的產品,改善患者的治療效果並降低成本。我們的模擬、資料分析、人工智慧(AI)、以及高效能運算(HPC)解決方案協助醫療產業團隊理解複雜問題,實現醫學突破,並在確保療效和安全性的同時,將最新進展更快地推向市場。
加速藥物發現、開發與製造
使用 Altair® RapidMiner® 平台建構 知識圖譜,結合並分析以多種格式儲存的資料,包括 SQL 資料庫、大數據儲存庫和試算表,以及非結構化來源,例如藥品標籤、病例敘述、病史、期刊文章、研究論文和商業詞彙,包括監管活動醫學詞典 (MedDRA)、WHODrug Global、EMA EudraVigilance 和 FDA 不良事件報告系統 (FAERS)。
建立 AI 模型,以簡化患者招募流程、支援監管合規報告工作流程、提高安全報告效率、改善研發和製造營運之間的資料交換,並使用真實世界資料建立合成對照組。使用我們完全驗證、靈活的SAS 語言環境替代方案,作為統計計算環境 (SCE) 的組成部分,用於臨床資料的分析和報告。
打造堅固、經濟高效的醫療設備
運用 Altair® HyperWorks® 平台設計醫療和保健設備,以兼顧成本、重量、可製造性、可靠性和性能。提供能夠承受日常使用、消毒甚至誤用的裝置和設備。使用我們的晶片除錯和數位模擬解決方案,確保首次專用積體電路(ASIC)設計的準確性。在設計過程的早期採用多物理場方法,以優化元件和系統的結構、熱、電和電磁性能及尺寸要求。
嬌生公司如何利用 Altair HPC 工具加速疫苗研發。
閱讀案例
加速臨床試驗
臨床試驗對於藥物和醫療器材開發至關重要,但也耗費大量金錢和時間。客戶使用 Altair 的 AI 和資料分析軟體,透過識別合適的患者群體、預測結果和即時監控試驗進度來最佳化試驗設計。
設計堅固耐用的植入物與假體
Altair 的解決方案使組織能夠開發醫療產品,以實現強度、耐用性、組織相容性和患者舒適度。這些工具可以對複雜的生物和骨科結構進行建模、分析和最佳化。我們的優化技術透過模擬機械應力對骨骼生長和負載分佈的影響,以防止植入物失敗,同時我們的 建模與視覺化技術專門用於建立患者特定的義肢設計。
Altair 的模擬驅動設計模擬驅動設計方法提供了完善的使用者體驗,在一個環境中無縫整合幾何建立、設計驗證、最佳化和可製造性。透過生成式設計、拓撲最佳化、運動模擬和強大的隱式建模,使用者可以快速生成適合骨整合和血管化的複雜 3D 列印晶格結構。整合的無網格求解器加速了醫療設備和患者特定植入物的分析,有助於評估複雜的晶格和小樑結構。可客製化的腳本使解決方案適應不同的設計挑戰。透過在模擬和設計之間建立閉環,Altair 賦能工程師創造出色的植入物設計。
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讓 AI 成為藥物開發與客製化醫療不可或缺的一部分
製藥研究人員使用生成式 AI,比傳統方法更快、更經濟地探索發現和開發突破性藥物。當醫療專業人員使用 AI 分析患者的基因組、識別生物標誌以及預測患者對藥物的反應、代謝和受益方式時,AI 還在精準醫療設計和個人化醫療中發揮著重要作用。

透過 HPC 擴展藥物開發流程
客戶借助 Altair® HPCWorks® 來優化複雜的高效能運算環境,並加速關鍵的醫療保健和生命科學研究。無論是在內部部署、雲端還是混合環境中,Altair 值得信賴的作業排程管理系統以及 HPC 管理控制、使用者存取、準確定位 I/O 瓶頸等解決方案均能提供可擴展性和效率,從而降低藥物開發成本並提高從初步分子研究到處理臨床試驗資料等每個階段的成功可能性。

改善藥品生產流程
Altair 的離散元素法 (DEM) 解決方案,從輔料到藥片及膠囊,模擬藥品生產中使用顆粒材料的行為。準確模擬粒子行為,以最佳化混合、塗層、造粒、料斗卸料和製片等關鍵製造工藝。透過對流程性能和產品品質提供預測性見解,使用者可以加速開發、降低成本並最大限度地減少物理測試。
Altair 的整合式多物理場模擬和 AI 解決方案加速了製藥開發和製造。透過模擬複雜的顆粒流體系統並產生預測性數位孿生的合成資料,最佳化製程、降低成本並確保產品品質和合規性。

醫療保健資料分析與 AI
隨病例資訊的數位化,醫療保健產業面臨的挑戰也日益增加。Altair RapidMiner 資料分析與 AI 平台可減少醫療產業 IT 的複雜性並簡化如:理賠與報銷流程、互通性、病患依從性與滿意度分析、醫師績效評估,以及營利循環管理等領域。我們的醫療保健資料分析解決方案賦予組織轉化其資料的能力,實現成本控管、改善病患照顧,並優化決策品質。
特色資源

Revolutionizing Oral Healthcare: Exploring the Fusion of Digital Twin Technology with Data Analytics and Altair Radioss
Presentation by Dr. Jingchao Sun, R&D Senior Director at iLittleMiracle as part of Altair's Future.Industry 2024 conference.
Nowadays, orthodontists need to utilize digital tools to develop appropriate treatment plans for patients. Under the existing traditional techniques, it is difficult to predict the forces within the oral cavity and can only observe the outcomes. Clearly, this imposes numerous constraints on orthodontists. iLittleMiracle(iLM), however, employs the Altair Radioss solver to offer biomechanical simulations for each kid's every treatment stage, enabling orthodontists to analyze and anticipate the forces within the oral cavity. Consequently, orthodontists can combine their clinical experience and choose more rational treatment plans. Building upon this foundation, RomuTech utilizes the Radioss simulation results as an effective training dataset for data analytics machine learning. By integrating the advantages of high precision and efficient predictability, iLM provides orthodontists with reliable, efficient, and visualized digital tools. This marks the first application of digital twin technology in the field of dentistry, addressing industry pain points and leading the way into a new era of digital delivery.

Tracking Virus Variants with AI – Argonne National Laboratory Researchers Win Gordon Bell Special Prize
The COVID-19 pandemic has impacted the entire planet, and researchers continue to investigate its catalyst: the SARS-CoV-2 virus and its variants. Discovering variants of concern (VOCs) quickly can save lives by giving scientists time to develop effective vaccines and treatments — but existing variant-tracking methods can be slow. A team of researchers at Argonne National Laboratory, along with university and industry collaborators, tackled the problem of tracking virus variants by using artificial intelligence (AI). The powerful Polaris supercomputer at the Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), which is enabling science in the runup to the Aurora exascale system, enabled the research with help from Cerebras' AI-hardware accelerator and NVIDIA's GPU-accelerated Selene system. Polaris is equipped with GPUs and with workload orchestration by Altair® PBS Professional®. The project team won the ACM's prestigious 2022 Gordon Bell Special Prize for High Performance Computing-Based COVID-19 Research. The results the Argonne researchers and their collaborators have achieved paves the way for faster, more detailed insight into the virus mutation process, enabling scientists to act on emergent variants and develop ammunition to reduce severity and slow the spread, ultimately saving lives.

Medtronic Reduces Medical Stent Stress by 71%
Medtronic designs and manufacturers medical devices used the world over. Traditionally, computer aided engineering (CAE) and virtual simulation were not fully utilized within the industry as the verification process for often microscopic components was too slow. When designing a new medical stent (an expandable mesh inserted into a patient's artery to keep it open) Medtronic wanted to improve the design and speed up the validation process. Altair ProductDesign worked closely with Medtronic’s own engineers to optimize the performance of the new stent.

Digital Twins of Oral Solid Dose (OSD) Manufacturing Processes
The use of digital twins for virtual process optimization is a key component of the digital transformation strategy in the pharmaceutical industry, but their development and deployment require the combined use of a wide range of technologies such as physics-based simulation, machine learning, high-performance computing, real-time dashboarding and IoT. Altair is uniquely positioned to deliver an end-to-end solution in this context.
