医療のインターネットでより効果的な医療を可能にする

米国疾病対策センター（CDC）によると、米国では毎年約61万人が心臓病で亡くなっています。これは4人に1人の死亡です。心臓の健康は、人の全体的な健康にとって最も重要なパラメータの1つです。 Internet of Medical Things（IoMT）は、新世代のウェアラブル、マルチパラメータ、継続的な心臓モニタリングシステムを可能にし、さまざまな病院、診療所、患者ケア、および家庭環境での医療管理を改善します。

IoMTは、医療提供者に送信されるデータを収集および分析する医療機器およびサービス用の接続されたインフラストラクチャです。現在、これらのデバイスには、温度、湿度、振動を測定するセンサーと、限られた数の心臓の状態を識別するアルゴリズムが含まれています。

次世代の設計では、よりスマートでより複雑なアルゴリズムを使用して、より広範囲の不整脈を識別するパラメータを追加しようとしています。たとえば、数個の非常に小さなICが付いた目に見えない包帯に似た使い捨ての「パッチ」は、心臓の健康状態を監視および管理するために、長時間皮膚に快適に装着できます。

接続された心臓モニタリングシステムには、ウェアラブルワイヤレスセンサーノード、データ管理サービス、クラウドベースの分析プラットフォームの3つの主要な要素が含まれます。

心電図（ECG）センサーノード（ECGパッチや心拍数モニタリング導電性衣服など）とデータ管理サービスは、データセンターのウェアラブルデバイスから心臓データを収集します。センサーノードは通常、パッチの電子機器に接続された最大3つの電極（ウェットまたはドライ）を備えた1リードまたは3リードのECGモニタリングデバイスです。

クラウドベースのプラットフォームは、複雑なアルゴリズムと人工知能（AI）エンジンを使用して心臓データを収集および分析し、潜在的な異常な心臓機能を特定します。結果は、患者の医療記録に追加して、指定された医療機関および担当の心臓専門医が利用できるようにすることができます。

アナログフロントエンド

ECG信号調整パス（図1 ）には、アナログ波形の検出、増幅、およびクリーンアップに使用されるアナログステージが含まれます。 ECG信号の振幅は、数百マイクロボルトから約5ミリボルトの範囲です。信号には、ACラインから結合された低周波（50/60 Hz）ノイズ、体の筋肉からの高周波ノイズ、および多くの場合、デバイスの近くにあるさまざまな機器からのRFノイズが含まれます。ウェアラブルデバイスの場合、ECG信号のベースラインには、モーションアーチファクトによる望ましくない変動があります。

したがって、非常に複雑なアナログフロントエンド（AFE）は、ECG信号のクリーンアップとデジタル化によく使用されます。 AFEには、RFノイズを除去するためのEMIフィルターが含まれています。ベースラインの変動を除去するための、一般的な0.5Hzのコーナー周波数を備えたハイパスフィルター。帯域外信号をフィルタリングするための一般的な150Hzのコーナー周波数を備えたローパスフィルター。 50 / 60Hzのノイズをフィルタリングするノッチフィルター。信号を増幅するための低ノイズのプログラム可能な計装アンプ、およびサンプリングされたデータの後処理のために信号をデジタル化するためのアナログ-デジタルコンバータ。

図。 1：一般的なIoMT接続の心臓モニタリングセンサーノードと関連する信号パス。

AFEの重要な要件は、信号経路全体で患者からのECG波形の特性を維持することです。これは、すべての動作条件下で信号パス全体のノイズと不正確さ（ゲインエラー、オフセットエラーなど）の影響を最小限に抑えることで実現されます。

高性能MCU

パスの次の段階は、デジタル化されたECGデータの後処理および/またはハウスキーピング用のマイクロコントローラー（MCU）です。ウェアラブル監視デバイスのタイプに応じて、ウェアラブルセンサーでサンプリングされた生のECGデータは、最も一般的な心不整脈を検出するためにオンザフライで分析され、システムの不揮発性メモリに保存されるか、デバイスの寿命が尽きたときのオフライン分析。

前者のアプローチは、新世代の使い捨てウェアラブルECGで採用されており、ポスト用に大量の生データを保存することに加えて、その場でいくつかの一般的な不整脈を正確に検出するために、DSPエンジンとより高いコード/データストレージメモリを備えた高性能MCUが必要です。処理。追加の要件には、より小さな設置面積の電子機器、高精度のAFE、およびより低い消費電力が含まれます。

追加のメモリとMCUのより高いパフォーマンスは、電力パフォーマンスとダイのサイズに課題をもたらします。これらの課題は、スモールセルジオメトリを備えた高度な低電力プロセスノードを利用し、システムレベルで効率的な電力管理スキームを可能にする電力管理機能を含めることによって対処する必要があります。

システムMCUは、動作周波数あたりの消費量が少なく（50 µA / MHz以上）、システムレベルでの柔軟な電力管理を可能にするために、スケーラブルな周波数を備えたさまざまな動作モードを備えている必要があります。非常に一般的な方法は、システムのカスタム独自の使用モデルに基づくプロファイルを使用して、MCUの「オン」と「オフ」を循環させることです。

無線とMCUがシステムの消費電力を支配するため、それらの使用量は可能な限り低くする必要があります。パワーサイクリングプロセス中の電力消費を制限するには、MCUはスタンバイ動作モードでサブマイクロアンペアの電流消費を提供し、スタンバイから通常の動作モードへの移行時間が非常に速く（数マイクロ秒以内）、スイッチング電力損失を最小限に抑える必要があります。 。

新しいAFEは、より低い消費電力（通常、100 µW未満）で継続的に動作する必要があり、アナログ信号パスに加えて、専用の低電力デジタル信号処理回路（R-to-Rピーク周期測定など）が含まれています。これにより、MCUによる信号処理の量が減少します。一般に、強化された診断、バイタルサインパラメータの監視、追加の信号測定（Bio-Zなど）などの機能は、AFEの複雑さに寄与します。

超低電力接続

ECGセンサーノードの信号パスの最終段階は、スマートフォンやカスタムセンサーハブなどのゲートウェイへの通信を可能にする、ある種の低電力ワイヤレス接続です。クラウドプラットフォームおよびヘルスケアセンターへのデータ送信には、生のECGデータ、考えられる不整脈または正常なリズム情報、および手術中に測定されたその他のシステムパラメータを含めることができます。現在、低電力Bluetoothは最も一般的に使用されているワイヤレスインターフェイスの1つです。 NB-IoTおよびCAT-Mタイプの接続は、将来の使用のために評価されています。

フォームファクタが小さく、費用対効果が高く、使い捨てECGパッチが大幅に長持ちする傾向は、小型システムオンチップ（SoC）またはシステムインパッケージ（SIP）デバイスでの超低電力信号パスの統合レベルが高いことを意味します。 。電子機器の小型化で直面するいくつかの課題は、低電力の高精度ミックスドシグナル（アナログおよびデジタル）回路に適した費用効果の高い半導体プロセスノードの必要性と、より費用効果の高い小さなフットプリントのパッケージング技術の利用可能性です。

超低消費電力は、この新しいタイプのECGパッチの重要な要件の1つです。これは、現在の7〜15日の期間を超えて、継続的な心臓信号の監視/分析の寿命を大幅に延ばすことができるためです。消費電力が少ないため、開発者は追加のバイタルサイン監視を含めることができ、競争上の優位性が得られます。

現在、パッチは通常数百mAhの容量のシングルコインタイプのバッテリーを使用しています。ただし、シリコンオンシン埋設酸化物（ SOTB）およびサブスレッショルドプロセス。

エネルギーハーベスティングベースの心臓モニタリングパッチを研究所から市場に移行する際の課題は、使用時にハーベスティングするための継続的で一貫性のあるエネルギー源を利用できることです。業界は、この重要な課題に対処するために、体温、運動による振動、または周囲の環境での専用RFエネルギーなどのソースの使用を模索しています。

最後に、心臓モニタリングSoCの設計では、レイアウトに割り当てられた境界を越えて干渉することなく、混合モード回路を非常に小さなシリコンにうまく統合する必要があります。これには、高周波スイッチングデジタルおよびRF回路によって生成されたノイズが隣接する高精度アナログ回路に伝播するのを防ぐための特別な設計の専門知識が必要になります。

IoMTは、従来のリアクティブヘルスケアを、潜在的に低コストのより手頃な予防システムにシフトしています。半導体、接続性、材料科学技術の進歩とAIの力を組み合わせることで、社会を改善するための人生を変えるアプリケーションの可能性が生まれます。

>>この記事はもともと私たちの姉妹サイトであるElectronicProducts：「医療のインターネットは接続された心臓モニタリングシステムを可能にします。」

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AshPatelとBahramMirshabは、Renesas Electronics AmericaInc。のヘルスケアセグメントに所属しています。