Révolutionner les soins cardiaques avec l'IoMT : surveillance continue pour de meilleurs résultats

Selon les Centers for Disease Control (CDC), environ 610 000 personnes meurent de maladies cardiaques aux États-Unis chaque année — 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 une nouvelle génération de systèmes de surveillance cardiaque continue, multi-paramètres, portables, pour améliorer la gestion des soins dans divers environnements hospitaliers, cliniques, soins patients, et domicile.

L'IoMT est une infrastructure connectée pour dispositifs et services médicaux qui collectent et analysent des données envoyées aux fournisseurs de soins. Aujourd'hui, ces dispositifs incluent des capteurs mesurant température, humidité, vibration, ainsi que des algorithmes identifiant un nombre limité de conditions cardiaques.

Les conceptions de nouvelle génération visent à ajouter des paramètres pour identifier une gamme plus large d'arythmies en utilisant des algorithmes plus intelligents et complexes. Par exemple, des « patchs » jetables ressemblant à des pansements invisibles avec quelques très petits CI pourraient être portés confortablement sur la peau plus longtemps pour surveiller et gérer la santé cardiaque.

Les systèmes de surveillance cardiaque connectés incluront trois éléments principaux : nœuds capteurs sans fil portables, un service de gestion de données, et plateformes analytiques cloud.

Le nœud capteur électrocardiogramme (ECG) (ex. patch ECG ou vêtements conducteurs surveillant la fréquence cardiaque) et le service de gestion de données collectent les données cardiaques du dispositif portable dans un centre de données. Le nœud capteur est typiquement un dispositif de surveillance ECG à une ou trois dérivation avec jusqu'à trois électrodes (humides ou sèches) attachées à l'électronique du patch.

La plateforme cloud rassemble et analyse les données cardiaques en utilisant des algorithmes complexes et moteurs d'intelligence artificielle (IA) pour identifier d'éventuelles fonctionnalités cardiaques anormales. Les résultats peuvent être ajoutés au dossier médical du patient et rendus disponibles à l'organisation de santé désignée et au cardiologue en charge.

Frontends analogiques

Le chemin de conditionnement du signal ECG (Fig. 1) inclut l'étage analogique, utilisé pour capter, amplifier, et nettoyer la forme d'onde analogique. L'amplitude du signal ECG varie de centaines de microvolts à environ 5 millivolts. Le signal inclut du bruit basse fréquence (50/60 Hz) couplé depuis les lignes AC, du bruit haute fréquence des muscles du corps et souvent du bruit RF de différents équipements à proximité. Dans le cas de dispositifs portables, la ligne de base du signal ECG aurait des fluctuations indésirables dues aux artefacts de mouvement.

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

Fig. 1 : Nœud capteur typique de surveillance cardiaque connectée IoMT et chemin de 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 chemin de signal. Cela est réalisé en minimisant les effets du bruit et imprécisions (ex. erreur de gain, erreur d'offset, etc.) tout au long du chemin de signal sous toutes conditions d'opération.

MCU haute performance

L'étape suivante dans le chemin est un microcontrôleur (MCU) pour le post-traitement et/ou la maintenance 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 sauvegardées en mémoire non-volatile du système, soit stockées en mémoire pour analyse hors-ligne à la fin de la vie du dispositif.

La première approche est prise dans la nouvelle génération d'ECG portables jetables, nécessitant des MCU haute performance avec moteur DSP et plus grande mémoire code/données pour détecter avec précision plusieurs arythmies courantes à la volée en plus de stocker de plus grandes quantités de données brutes pour post-traitement. Exigences additionnelles incluent électronique à empreinte réduite, AFE de précision, et consommation plus faible.

La mémoire additionnelle et la performance supérieure du MCU introduisent des défis en performance énergétique et taille de die. Ces défis doivent être adressés en utilisant des nœuds de processus basse consommation avancés avec géométrie de cellule petite, et en incluant des fonctions de gestion d'énergie pour permettre des schémas de gestion d'énergie efficaces au niveau système.

Le MCU système doit avoir une consommation faible par fréquence d'opération (mieux que 50 µA/MHz) et inclure une variété de modes d'opération avec fréquence scalable pour permettre une gestion d'énergie flexible au niveau système. Une méthode très courante implique le cyclage du MCU « on » et « off » avec un profil basé sur des modèles d'usage propriétaires personnalisés du système.

Comme la radio et le MCU dominent la consommation d'énergie du système, leur usage doit être aussi bas que possible. Pour limiter la consommation pendant le cyclage d'alimentation, le MCU doit fournir une consommation de courant sous-microamp en mode veille et avoir un temps de transition très rapide (pas plus de quelques microsecondes) de la veille au mode opérationnel normal pour minimiser les pertes de puissance de commutation.

Les nouveaux AFE sont requis pour opérer en continu à une consommation plus faible (typiquement sous 100 µW) et inclure des circuits de traitement de signal numérique basse consommation dédiés (ex. mesure période pic R-à-R) en plus du chemin de signal analogique. Cela réduirait la quantité de traitement de signal par le MCU. En général, des fonctions comme diagnostics améliorés, surveillance paramètres vitaux, et mesures de signal additionnelles (ex. Bio-Z) contribuent à la complexité de l'AFE.

Connectivité ultra-basse consommation

La dernière étape du chemin de signal dans le nœud capteur ECG est un type de connectivité sans fil basse consommation pour permettre la communication vers les passerelles comme smartphones ou hubs capteurs personnalisés. La transmission de données vers la plateforme cloud et centres de santé peut inclure données ECG brutes, informations d'arythmie possible ou 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 utilisées. Le NB-IoT et la connectivité de type CAT-M sont évalués pour usage futur.

La tendance vers des formats plus petits, plus rentables, et patches ECG jetables durant significativement plus longtemps signifie un niveau d'intégration plus élevé pour le chemin de signal ultra-basse consommation dans un minuscule system-on-chip (SoC) ou system-in-package (SIP). Certains défis de la miniaturisation de l'électronique sont le besoin d'un nœud de processus semiconducteur rentable adapté aux circuitries mixtes de précision basse consommation (analogique et numérique), et la disponibilité d'une technologie d'empaquetage à faible empreinte plus rentable.

La consommation ultra-basse est l'une des exigences clés pour ce nouveau type de patch ECG, car elle peut augmenter significativement la durée de vie de la surveillance/analyse continue du signal cardiaque au-delà de la durée actuelle de 7 à 15 jours. Une consommation plus faible permet aussi aux développeurs d'inclure la surveillance de signes vitaux additionnels, leur donnant un avantage concurrentiel.

Actuellement, les patches utilisent des piles bouton simple type avec capacité typique de plusieurs centaines de mAh. Cependant, des efforts visent à utiliser des piles plus petites, capacité inférieure, plus rentables combinées avec une méthode de récupération d'énergie utilisant des nœuds capteurs « sans pile » basés sur des technologies de processus semiconducteur spécialisées comme le silicon-on-thin-buried-oxide (SOTB) et processus sous-seuil.

Le défi de la transition des patches de surveillance cardiaque basés récupération d'énergie des laboratoires de recherche vers le marché est la disponibilité de sources d'énergie continues et consistantes à récolter au point d'usage. L'industrie explore l'utilisation de sources comme la chaleur corporelle, vibration du mouvement, ou énergie RF dédiée dans l'environnement environnant pour adresser ce défi clé.

Enfin, la conception de SoC pour surveillance cardiaque nécessiterait d'intégrer avec succès des circuits mixtes sur un tout petit morceau de silicium sans interférence à travers les frontières allouées dans le layout. Cela requiert une expertise de conception spéciale pour prévenir la propagation du bruit généré par les circuits numériques et RF à commutation haute fréquence vers les circuits analogiques de précision voisins.

L'IoMT fait passer les soins de santé traditionnels réactifs vers un système préventif plus abordable avec coûts potentiellement plus bas. Combiner les avancées en semiconducteur, connectivité, et sciences des matériaux avec la puissance de l'IA offre le potentiel d'applications changeant la vie pour le mieux de la société.

>> Cet article a été publié à l'origine sur notre site frère, Electronic Products : « Internet of medical things enables connected cardiac monitoring systems. »

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Ash Patel et Bahram Mirshab sont avec le segment Healthcare, Renesas Electronics America Inc.