IoMTで心臓ケアを革新：持続的モニタリングで成果向上

米国疾病管理予防センター（CDC）によると、米国では毎年約61万人が心疾患で死亡しています（4人に1人の死因）。心臓の健康は個人の総合的健康において最も重要なパラメータの1つです。医療モノのインターネット（IoMT）は、病院、クリニック、患者ケア、在宅など多様な環境でヘルスケア管理を改善する、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 システムの新世代を可能にしています。

IoMTは、医療デバイスとサービスがデータを収集・分析し、医療提供者に送信する接続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や、限られた心疾患を特定するアルゴリズムが含まれます。

次世代設計では、よりスマートで複雑なアルゴリズムを用いて、より広範な不整脈を特定するパラメータの追加を目指しています。例えば、ごく小さなICを数個搭載した目立たないバンドエイドのような使い捨て「パッチ」を、長期間快適に皮膚に装着して心臓の健康を監視・管理できるようになります。

コネクテッド心臓モニタリング システムは3つの主要要素で構成されます：着用型ワイヤレス センサー ノード、データ管理サービス、クラウドベース分析プラットフォーム。

心電図（ECG）センサー ノード（ECGパッチ、心拍監視導電性ガーメントなど）とデータ管理サービスが、ウェアラブル デバイスから心臓データをデータセンターに収集します。センサー ノードは通常、最大3電極（ウェット/ドライ）をパッチ上のエレクトロニクスに接続した1〜3リード ECG監視デバイスです。

クラウドベース プラットフォームが複雑なアルゴリズムと人工知能（AI）エンジンで心臓データを収集・分析し、潜在的な異常心機能を特定。結果は患者の医療記録に追加され、担当医療機関と循環器専門医が利用可能になります。

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 ステージが含まれ、アナログ波形の検出、増幅、クリーンアップに使用されます。ECG信号振幅は数百マイクロボルトから約5ミリボルトの範囲。信号には商用電源由来の低周波（50/60Hz）ノイズ、身体筋肉由来の高周波ノイズ、近接機器からのRFノイズが含まれます。ウェアラブル デバイスの場合、モーション アーティファクトによりECG信号ベースラインに望ましくない変動が生じます。

したがって、高度に複雑なアナログ フロントエンド（AFE）が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ノイズ除去用EMIフィルタ、典型的0.5Hzコーナー周波数のハイパス フィルタ（ベースライン変動除去）、典型的150Hzコーナー周波数のローパス フィルタ（帯域外信号除去）、50/60Hzノイズ除去用ノッチ フィルタ、低ノイズ プログラマブル計装アンプ（信号増幅）、サンプリング データの後処理用アナログ・ツー・デジタル コンバータが含まれます。

図1：典型的なIoMT接続心臓モニタリング センサー ノードと関連信号パス。

AFEの重要な要件は、患者からのECG波形特性を信号パス全体で維持することです。これは、すべての動作条件下でノイズと不正確さ（ゲイン誤差、オフセット誤差など）の影響を信号パス全体で最小化することで達成されます。

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（MCU）です。着用型監視デバイスのタイプにより、ウェアラブル センサー内のサンプリング済み生ECGデータは、その場で解析され最も一般的な心臓不整脈を検出してシステム内の不揮発性メモリに保存されるか、デバイス寿命終了時にオフライン解析用にメモリに格納されます。

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、DSPエンジンと大容量コード/データ ストレージ メモリを備えた高性能MCUが、いくつかの一般的な不整脈をリアルタイムで正確に検出するとともに、後処理用により多くの生データを格納することを要求します。追加要件には、より小型のフットプリント エレクトロニクス、高精度AFE、より低い消費電力が含まれます。

追加メモリと高性能MCUは、電力性能とダイ サイズの課題をもたらします。これらは、小さなセル ジオメトリを持つ先進的な低消費電力プロセス ノードの活用と、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の搭載で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電流が低い（50µA/MHzより良い）こと、スケーラブルな周波数を持つ多様な動作モードを含み、システム レベルで柔軟な電力管理を可能にすることが必要です。一般的な手法は、システムのカスタム独自使用モデルに基づくプロファイルでMCUの「オン」と「オフ」をサイクリングさせることです。

無線とMCUがシステムの消費電力を支配するため、それらの使用を可能な限り低く抑える必要があります。電力サイクリング中の消費電力を制限するには、MCUがスタンバイ動作モードでサブマイクロアンペア電流消費を提供し、スタンバイから通常動作モードへの遷移時間が非常に速い（数マイクロ秒以内）ことでスイッチング電力損失を最小化する必要があります。

新世代のAFEは、通常100µW以下の低消費電力で連続動作し、専用の低消費電力デジタル信号処理回路（例：R-Rピーク周期測定）をアナログ信号パスに追加して搭載することが求められます。これによりMCUによる信号処理量を低減できます。一般的に、拡張診断、バイタルサイン パラメータ監視、追加信号測定（Bio-Zなど）はAFEの複雑さに寄与します。

超低消費電力接続

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との通信を可能にする何らかの低消費電力ワイヤレス接続です。クラウド プラットフォームと医療センターへのデータ送信には、生ECGデータ、可能性のある不整脈または正常リズム情報、動作中に測定されたその他のシステム パラメータが含まれます。現在、低消費電力Bluetoothが最も一般的に使用されるワイヤレス インターフェースです。NB-IoTとCAT-Mタイプの接続が将来用に評価されています。