Pour des soins de santé plus efficaces grâce à l'Internet des objets médicaux

Selon les Centers for Disease Control (CDC), environ 610 000 personnes meurent chaque année d'une maladie cardiaque aux États-Unis, soit un décès sur quatre. La santé cardiaque est l’un des paramètres les plus importants pour la santé globale d’une personne. L'Internet des objets médicaux (IoMT) permet à une nouvelle génération de systèmes portables de surveillance cardiaque continue et multiparamétrique d'améliorer la gestion des soins de santé dans divers environnements hospitaliers, cliniques, de soins aux patients et à domicile.

L'IoMT est une infrastructure connectée pour les dispositifs et services médicaux qui collecte et analyse les données envoyées aux prestataires de soins de santé. Aujourd'hui, ces appareils incluent des capteurs qui mesurent la température, l'humidité et les vibrations, ainsi que des algorithmes qui identifient un nombre limité de problèmes cardiaques.

Les conceptions de nouvelle génération cherchent à ajouter des paramètres qui identifieraient un plus large éventail d'arythmies à l'aide d'algorithmes plus intelligents et plus complexes. Par exemple, des « patchs » jetables qui ressemblent à des bandages invisibles avec quelques très petits circuits intégrés pourraient être portés confortablement sur la peau pendant plus longtemps pour surveiller et gérer la santé cardiaque.

Les systèmes de surveillance cardiaque connectés comprendront trois éléments principaux :des nœuds de capteurs sans fil portables, un service de gestion des données et des plates-formes analytiques basées sur le cloud.

Le nœud de capteur d'électrocardiogramme (ECG) (par exemple, patch ECG ou vêtements conducteurs de surveillance de la fréquence cardiaque) et le service de gestion des données collectent les données cardiaques du dispositif portable dans un centre de données. Le nœud du capteur est généralement un appareil de surveillance ECG à une ou trois dérivations avec jusqu'à trois électrodes (humides ou sèches) fixées à l'électronique du patch.

La plate-forme basée sur le cloud rassemble et analyse les données cardiaques à l'aide d'algorithmes complexes et de moteurs d'intelligence artificielle (IA) pour identifier les fonctionnalités cardiaques anormales potentielles. Les résultats peuvent être ajoutés au dossier médical du patient et mis à la disposition de l'organisme de santé désigné et du cardiologue responsable.

Frontaux analogiques

Le chemin de conditionnement du signal ECG (Fig. 1 ) comprend l'étage analogique, qui est utilisé pour détecter, amplifier et nettoyer la forme d'onde analogique. L'amplitude du signal ECG varie de centaines de microvolts à environ 5 millivolts. Le signal comprend un bruit basse fréquence (50/60 Hz) couplé à partir de lignes CA, un bruit haute fréquence provenant des muscles du corps et souvent un bruit RF provenant de différents équipements à proximité de l'appareil. Dans le cas des appareils portables, la ligne de base du signal ECG aurait des fluctuations indésirables en raison d'artefacts de mouvement.

Ainsi, des frontaux analogiques (AFE) très complexes sont souvent utilisés pour nettoyer et numériser les signaux ECG. L'AFE comprend des filtres EMI pour supprimer le bruit RF ; un filtre passe-haut avec une fréquence d'angle typique de 0,5 Hz pour supprimer la fluctuation de la ligne de base ; un filtre passe-bas avec une fréquence de coupure typique de 150 Hz pour filtrer le signal hors bande ; un filtre coupe-bande pour filtrer le bruit 50/60 Hz; un amplificateur d'instrumentation programmable à faible bruit pour amplifier le signal, et un convertisseur analogique-numérique pour numériser le signal pour le post-traitement des données échantillonnées.

Fig. 1 : nœud de capteur de surveillance cardiaque connecté à l'IoMT typique et le chemin du signal associé.

Une exigence clé pour l'AFE est de maintenir les caractéristiques de la forme d'onde ECG du patient tout au long du trajet du signal. Ceci est réalisé en minimisant les effets du bruit et des imprécisions (par exemple, erreur de gain, erreur de décalage, etc.) tout au long du trajet du signal dans toutes les conditions de fonctionnement.

MCU hautes performances

L'étape suivante du chemin est un microcontrôleur (MCU) pour le post-traitement et/ou l'entretien des données ECG numérisées. Selon le type de dispositif de surveillance portable, les données ECG brutes échantillonnées dans le capteur portable seraient soit analysées à la volée pour détecter les arythmies cardiaques les plus courantes, puis enregistrées dans la mémoire non volatile du système, soit stockées dans la mémoire pour analyse hors ligne en fin de vie de l'appareil.

La première approche est adoptée dans la nouvelle génération d'ECG portables jetables, nécessitant des MCU plus performants avec un moteur DSP et une mémoire de stockage de code/données plus élevée pour détecter avec précision plusieurs arythmies courantes à la volée, en plus de stocker de plus grandes quantités de données brutes pour le post En traitement. Les exigences supplémentaires incluent une électronique plus petite, des AFE de précision et une consommation d'énergie réduite.

La mémoire supplémentaire et les performances supérieures du MCU introduisent des défis en termes de performances énergétiques et de taille de la puce. Ces défis doivent être relevés en utilisant des nœuds de processus avancés à faible consommation avec une géométrie de petite cellule et en incluant des fonctionnalités de gestion de l'alimentation pour permettre des schémas de gestion de l'alimentation efficaces au niveau du système.

Le MCU du système doit avoir une faible consommation par fréquence de fonctionnement (meilleure que 50 µA/MHz) et inclure une variété de modes de fonctionnement avec une fréquence évolutive pour permettre une gestion flexible de l'alimentation au niveau du système. Une méthode très courante consiste à activer et désactiver le MCU avec un profil basé sur certains modèles d'utilisation propriétaires personnalisés du système.

Comme la radio et le MCU dominent la consommation électrique du système, leur utilisation doit être aussi faible que possible. Pour limiter la consommation d'énergie pendant le processus de cycle d'alimentation, le MCU doit fournir une consommation de courant inférieure au microampère en mode de fonctionnement en veille et avoir un temps de transition très rapide (pas plus de quelques microsecondes) du mode veille au mode de fonctionnement normal pour minimiser les pertes de puissance de commutation .

Les nouveaux AFE doivent fonctionner en continu à une consommation d'énergie inférieure (généralement inférieure à 100 µW) et inclure des circuits de traitement de signal numérique dédiés à faible puissance (par exemple, mesure de la période de pointe R-à-R) en plus du chemin du signal analogique. Cela réduirait la quantité de traitement du signal par le MCU. En général, des fonctionnalités telles que les diagnostics améliorés, la surveillance des paramètres des signes vitaux et la mesure de signal supplémentaire (par exemple Bio-Z) contribuent à la complexité de l'AFE.

Connectivité ultra basse consommation

La dernière étape du chemin du signal dans le nœud du capteur ECG est un type de connectivité sans fil à faible consommation pour permettre la communication avec les passerelles telles que les smartphones ou les concentrateurs de capteurs personnalisés. La transmission de données à la plate-forme cloud et aux centres de santé peut inclure des données ECG brutes, une éventuelle arythmie ou des informations sur le rythme normal ainsi que d'autres paramètres système mesurés pendant l'opération. Actuellement, le Bluetooth basse consommation est l'une des interfaces sans fil les plus couramment utilisées. Les types de connectivité NB-IoT et CAT-M sont en cours d'évaluation pour une utilisation future.

La tendance vers des patchs ECG jetables plus petits, plus économiques et beaucoup plus durables signifie un niveau d'intégration plus élevé pour le chemin du signal ultra-faible puissance dans un petit système sur puce (SoC) ou un système en boîtier (SIP) dispositif . Certains défis rencontrés dans la miniaturisation de l'électronique sont le besoin d'un nœud de processus de semi-conducteur économique adapté aux circuits de signaux mixtes (analogiques et numériques) de précision à faible puissance, et la disponibilité d'une technologie d'emballage à faible encombrement plus rentable.

La consommation d'énergie ultra-faible est l'une des exigences clés de ce nouveau type de patch ECG, car il peut augmenter considérablement la durée de vie de la surveillance/analyse continue du signal cardiaque au-delà de la durée actuelle de sept à 15 jours. Une faible consommation d'énergie permet également aux développeurs d'inclure une surveillance supplémentaire des signes vitaux, ce qui leur donne un avantage concurrentiel.

Actuellement, les patchs utilisent des batteries de type pièce unique d'une capacité typique de plusieurs centaines de mAh. Cependant, des efforts sont déployés pour utiliser des batteries plus petites, de capacité inférieure et plus rentables, combinées à une méthode de récupération d'énergie utilisant des nœuds de capteurs « sans batterie » basés sur de nouvelles technologies spécialisées de traitement des semi-conducteurs telles que le silicium sur oxyde mince enterré ( SOTB) et les processus de sous-seuil.

Le défi de la transition des patchs de surveillance cardiaque basés sur la récupération d'énergie des laboratoires de recherche vers le marché est la disponibilité de sources d'énergie continues et cohérentes à récolter au point d'utilisation. L'industrie explore l'utilisation de sources telles que la chaleur corporelle, les vibrations du mouvement ou l'énergie RF dédiée dans l'environnement environnant pour relever ce défi clé.

Enfin, la conception du SoC de surveillance cardiaque nécessiterait l'intégration réussie de circuits en mode mixte sur un très petit morceau de silicium sans interférence à travers les limites allouées dans la configuration. Cela nécessiterait une expertise de conception spéciale pour empêcher la propagation du bruit généré par les circuits numériques et RF de commutation haute fréquence vers les circuits analogiques de précision voisins.

L'IoMT fait évoluer les soins de santé réactifs traditionnels vers un système préventif plus abordable avec des coûts potentiellement inférieurs. La combinaison des avancées dans les technologies des semi-conducteurs, de la connectivité et de la science des matériaux avec la puissance de l'IA offre le potentiel d'applications qui changent la vie pour l'amélioration de la société.

>> Cet article a été initialement publié le notre site jumeau, Electronic Products :« L'Internet des objets médicaux permet des systèmes de surveillance cardiaque connectés. »

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Ash Patel et Bahram Mirshab font partie du segment Santé, Renesas Electronics America Inc.