Prosesor Menggerak Generasi Berikutnya Perangkat Medis

Perangkat medis—dari sistem ultrason dan implantabil hingga pemukul glukosa rumah dan pelacak kebugaran—mengandalkan mikroprosesor (MPU) dan mikrokontroler (MCU) yang unggul dalam kecepatan eksekusi, keandalan, keamanan, efisiensi daya, dan konektivitas. Banyak peningkatan performa ini berlaku untuk berbagai aplikasi.

Permintaan Tinggi untuk Chip Ultra-Rendah Daya dan Aman

Populasi yang meningkat usianya dan kesadaran kesehatan yang lebih tinggi mempercepat adopsi elektronik medis dapat dikenakan dan terhubung. Lonjakan ini mendorong perancang chip untuk menyematkan keamanan siber pada tingkat silikon. Ultra-rendah daya sangat penting untuk sensing waktu nyata (suhu, percepatan, kecepatan) dan perangkat yang harus berjalan pada satu baterai selama bertahun-tahun.

Laporan MarketsandMarkets menyoroti kebutuhan akan mikrokontroler yang menggabungkan daya rendah dengan periferal analog terintegrasi. Chip semacam ini memberikan keandalan lebih tinggi, derau lebih rendah, latensi yang diminimalkan, dan penghematan biaya—keuntungan utama untuk pemukul glukosa, pengamati detak jantung, dan perangkat implantabil.

Renesas Synergy S1JA: Solusi Rendah Daya, Performa Tinggi

Seri MCU Synergy S1 merupakan contoh dari tren ini. Grup S1JA menawarkan inti Arm Cortex-M23 48-MHz, blok analog yang dapat diprogram, dan fungsi keamanan yang kuat, menyederhanakan desain dan mengurangi daftar bahan (BOM). MCU ini cocok untuk aplikasi IIoT dan pemantauan medis yang sensitif biaya serta rendah daya—termasuk meter aliran, sistem multi-sensor, dan meter listrik satu fasa.

• Flash: 256-KB
• SRAM: 32-KB
• Tegangan operasional: 1.6 V – 5.5 V
• Unit bias sensor terintegrasi dan struktur analog yang dapat dikonfigurasi

Suite analog on-chip mencakup ADC 16-bit, ADC sigma-delta 24-bit, DAC 12-bit, op-amp rail-to-rail low-offset, dan komparator kecepatan tinggi. Perancang dapat mengganti beberapa komponen analog eksternal dengan blok internal ini.

MCU S1JA Renesas memungkinkan konfigurasi analog lanjutan, dari fungsi dasar hingga blok analog yang lebih kompleks. (Gambar: Renesas Electronics)

MCU S1JA mencapai daya ultra-rendah: mode standby 500 nA mendukung umur baterai 20 tahun untuk perangkat yang sebagian besar waktu tidur.

Keamanan bawaan dengan akselerator kriptografi AES, generator bilangan acak benar (TRNG), dan unit perlindungan memori—blok dasar untuk konektivitas cloud yang aman.

Paket Perangkat Lunak Renesas Synergy (SSP) menyediakan driver HAL, kerangka kerja aplikasi, dan dukungan RTOS. Ia juga menawarkan enam modul yang menyederhanakan interkoneksi blok analog internal. Perancang dapat menggunakan e² Studio atau IAR Embedded Workbench untuk menyesuaikan solusi mereka.

Desain Referensi untuk Pemantau Kesehatan Dapat Dikenakan

Solusi referensi Renesas menunjukkan serbaguna S1JA. Ia menggerakkan respons kulis galvanik (GSR) dapat dikenakan dan meter komposisi tubuh handheld (BCM). GSR mengukur konduktansi DC, sedangkan BCM menangkap impedansi AC presisi tinggi—keduanya memerlukan resolusi ADC yang akurat, sampling cepat, dan kompensasi suhu kulit.

Komponen kunci: MCU Renesas S1JA, MCU Bluetooth-LE RL78/G1D (4.3 mA transmit, 3.5 mA receive), dan charger Li-ion ISL9203A (beroperasi dari 2.4 V).

Samsung Exynos i T100: Wearable Aman, Multi-Protokol

Exynos i T100 Samsung mengintegrasikan Arm Cortex-M4F (hingga 100 MHz) dengan 1.2 MB flash, 192 KB SRAM, dan 24 KB RAM. Ia mendukung Bluetooth 5 LE, Zigbee 3.0, dan Thread, dan dapat menjalankan dua protokol secara bersamaan. Subsistem keamanan khusus (SSS) dan fungsi fisik yang tidak dapat diklon (PUF) memberikan perlindungan kuat terhadap hacking.

Suhu operasional: –40 °C – 125 °C. Samsung menawarkan papan referensi dengan antarmuka Shields kompatibel Arduino, plus dukungan OS dan API untuk pengembangan aplikasi cepat.

STMicroelectronics STM32MP1: Linux pada Chip Rendah Daya

Prosesor multi-inti STM32MP1 menggabungkan Arm Cortex-A7 dengan Cortex-M4, memberikan performa tingkat Linux sambil mempertahankan kemampuan waktu nyata. Penghematan daya signifikan: eksekusi Cortex-A7 dalam keadaan idle dapat dihentikan, memungkinkan Cortex-M4 menangani sebagian besar tugas dan mengurangi daya sekitar 25%. Mode standby lebih mengurangi konsumsi hingga 2.5 ribu kali.

Chip ini mencakup GPU 3D untuk HMI, mendukung DDR SDRAM eksternal dan flash, dan menawarkan serangkaian periferal yang dapat dialokasikan ke salah satu inti. Papan evaluasi (STM32MP157A-EV1, STM32MP157C-EV1) dan kit penemuan (STM32MP157A-DK1, STM32MP157C-DK2) tersedia, bersama dengan tiga paket pengembang (Starter, Developer, Distribution) untuk memenuhi kebutuhan proyek yang bervariasi.

STM32MP1 STMicroelectronics memberikan performa, sumber daya, dan perangkat lunak open-source yang ditingkatkan. (Gambar: STMicroelectronics)

Big Data Bertemu dengan Citra Medis

Penanganan data skala besar adalah tantangan kritis di seluruh citra medis, perangkat terhubung, dan otomatisasi. Volume data yang lebih besar memerlukan keamanan yang lebih kuat, interoperabilitas yang lebih tinggi, pemrosesan yang lebih cepat, dan komunikasi yang konsisten.

Solusi Berbasis BAW dari Texas Instruments

Teknologi gelombang akustik bulk (BAW) TI menggerakkan mikrokontroler nirkabel SimpleLink CC2652RB dan sinkronisasi jaringan jam LMK05318—perangkat yang dirancang untuk peralatan medis dengan throughput tinggi. Resonator BAW menawarkan frekuensi tinggi dalam bentuk kompak, ketahanan mekanis yang ditingkatkan, dan waktu yang tepat untuk sinyal kabel dan nirkabel.

CC2652RB adalah MCU pertama tanpa kristal, mengintegrasikan resonator BAW dan CPU Arm Cortex-M4F 48-MHz. Ia memberikan umur baterai luar biasa (arus tidur sub-µA, RAM terlindungi paritas hingga 80 KB) dan mendukung Zigbee, Thread, Bluetooth LE, dan protokol 2.4-GHz milik. Perangkat beroperasi dari –40 °C hingga 85 °C dan tersedia pada kit pengembangan TI LaunchPad.

Prosesor Xeon Scalable Intel dalam Citrasi Berbasis AI

Kecerdasan buatan dengan cepat mengubah citra medis, namun banyak solusi masih mengandalkan GPU untuk deep learning. Prosesor Xeon Scalable Intel sekarang menangani beban kerja kompleks yang intensif memori yang biasanya dialokasikan untuk GPU.

Berkolaborasi dengan Philips, Intel menunjukkan bahwa server Xeon Scalable dapat melakukan inferensi deep learning pada scan x-ray dan CT tanpa akselerator khusus. Menggunakan Distribusi Intel OpenVINO dan optimisasi perangkat lunak, Philips mencapai percepatan 188× untuk prediksi tulang usia dari x-ray dan percepatan 37× untuk segmentasi paru-paru dari scan CT.

Hasil ini mengonfirmasi bahwa CPU performa tinggi dapat memenuhi beban kerja AI yang menuntut di bidang kesehatan, potensial mengurangi kompleksitas dan biaya hardware.