Merevolusi Perawatan Jantung dengan IoMT: Pemantauan Terus Menerus untuk Hasil yang Lebih Baik

Menurut Centers for Disease Control (CDC), sekitar 610.000 orang meninggal karena penyakit jantung di Amerika Serikat setiap tahun — itu satu dari empat kematian. Kesehatan jantung adalah salah satu parameter paling penting untuk kesehatan seseorang secara keseluruhan. Internet of Medical Things (IoMT) memungkinkan generasi baru sistem pemantauan jantung multi-parameter, wearable, dan terus menerus untuk meningkatkan manajemen perawatan kesehatan di berbagai lingkungan rumah sakit, klinik, perawatan pasien, dan rumah.

IoMT adalah infrastruktur terhubung untuk perangkat dan layanan medis yang mengumpulkan dan menganalisis data yang dikirim ke penyedia layanan kesehatan. Saat ini, perangkat ini termasuk sensor yang mengukur suhu, kelembaban, dan getaran, serta algoritma yang mengidentifikasi sejumlah kondisi jantung yang terbatas.

Desain generasi depan bertujuan untuk menambahkan parameter yang akan mengidentifikasi rentang yang lebih luas dari aritmia menggunakan algoritma yang lebih cerdas dan kompleks. Misalnya, “patch” sekali pakai yang mirip dengan pelumas tak terlihat dengan beberapa IC yang sangat kecil dapat dipakai nyaman di kulit untuk waktu yang lebih lama untuk memantau dan mengelola kesehatan jantung.

Sistem pemantauan jantung yang terhubung akan mencakup tiga elemen utama: node sensor nirkabel wearable, layanan manajemen data, dan platform analitik berbasis cloud.

Node sensor elektrocardiogram (ECG) (misalnya, patch ECG atau pakaian konduktif pemantau detak jantung) dan layanan manajemen data mengumpulkan data jantung dari perangkat wearable di pusat data. Node sensor biasanya adalah perangkat pemantau ECG satu atau tiga saluran dengan hingga tiga elektroda (basah atau kering) yang ditempel pada elektronik pada patch.

Platform berbasis cloud mengumpulkan dan menganalisis data jantung menggunakan algoritma kompleks dan mesin kecerdasan buatan (AI) untuk mengidentifikasi potensi fungsi jantung yang abnormal. Hasilnya dapat ditambahkan ke rekam medis pasien dan tersedia untuk organisasi layanan kesehatan yang ditunjuk dan kardiolog yang bertanggung jawab.

Analog front ends

Jalur kondisi sinyal ECG (Fig. 1 ) mencakup tahap analog, yang digunakan untuk merasakan, memperkuat, dan membersihkan waveform analog. Amplitudo sinyal ECG berkisar dari ratusan mikrovolt hingga sekitar 5 milivolt. Sinyal mencakup kebisingan rendah frekuensi (50/60 Hz) yang terhubung dari garis AC, kebisingan tinggi frekuensi dari otot tubuh dan seringkali kebisingan RF dari peralatan berbeda di dekat perangkat. Dalam kasus perangkat wearable, baseline sinyal ECG akan mengalami fluktuasi yang tidak diinginkan karena artefak gerakan.

Oleh karena itu, analog front ends (AFE) yang sangat kompleks sering digunakan untuk membersihkan dan mendigitalisasi sinyal ECG. AFE mencakup filter EMI untuk menghilangkan kebisingan RF; filter high-pass dengan frekuensi sudut typikal 0,5 Hz untuk menghilangkan fluktuasi baseline; filter low-pass dengan frekuensi sudut typikal 150 Hz untuk memfilter sinyal di luar pita; filter notch untuk memfilter kebisingan 50/60 Hz; penguat instrumentasi low-noise programable untuk memperkuat sinyal, dan konverter analog-to-digital untuk mendigitalisasi sinyal untuk pemrosesan data yang ditangkap.

Fig. 1: Node sensor pemantauan jantung IoMT yang terhubung yang tipikal dan jalur sinyal terkait.

Persyaratan kunci untuk AFE adalah untuk mempertahankan karakteristik waveform ECG dari pasien di seluruh jalur sinyal. Ini dicapai dengan meminimalkan efek kebisingan dan ketidakakuratan (misalnya, error gain, error offset, dll.) di seluruh jalur sinyal di bawah semua kondisi operasi.

High-performance MCUs

Tahap berikutnya dalam jalur adalah mikrokontroler (MCU) untuk pemrosesan dan/atau pengelolaan data ECG yang telah di-digitalisasi. Bergantung pada tipe perangkat pemantau wearable, data ECG mentah yang di-sampel dalam sensor wearable akan dianalisis secara langsung untuk mendeteksi aritmia jantung yang paling umum lalu disimpan dalam memori non-volatile dalam sistem, atau disimpan dalam memori untuk analisis offline di akhir masa pakai perangkat.

Pendekatan pertama diambil dalam generasi terbaru ECG wearable sekali pakai, yang memerlukan MCU dengan performa lebih tinggi dengan mesin DSP dan memori penyimpanan kode/data yang lebih besar untuk mendeteksi beberapa aritmia umum secara langsung sambil menyimpan jumlah data mentah yang lebih besar untuk pemrosesan pasca. Persyaratan tambahan termasuk elektronik jejak yang lebih kecil, AFE yang presisi, dan konsumsi daya yang lebih rendah.

Memori tambahan dan performa MCU yang lebih tinggi memperkenalkan tantangan dalam performa daya dan ukuran die. Tantangan ini harus diatasi dengan menggunakan node proses hemat daya lanjutan dengan geometri sel kecil, dan dengan menyertakan fitur manajemen daya untuk memungkinkan skema manajemen daya yang efisien pada tingkat sistem.

MCU sistem harus memiliki konsumsi rendah per frekuensi operasi (lebih baik dari 50 µA/MHz) dan mencakup berbagai mode operasi dengan frekuensi yang dapat diskalakan untuk memungkinkan manajemen daya yang fleksibel pada tingkat sistem. Metode yang sangat umum melibatkan siklus MCU “nyala” dan “mati” dengan profil berdasarkan beberapa model penggunaan proprietary khusus sistem.

Karena radio dan MCU mendominasi konsumsi daya dalam sistem, penggunaan mereka harus sekecil mungkin. Untuk membatasi konsumsi daya selama proses siklus daya, MCU harus menyediakan konsumsi arus sub-mikroamp dalam mode operasi standby dan memiliki waktu transisi yang sangat cepat (tidak lebih dari beberapa mikrodetik) dari standby ke mode operasi normal untuk meminimalkan kerugian daya perpindahan.

AFE yang lebih baru diperlukan untuk beroperasi terus menerus pada konsumsi daya yang lebih rendah (biasanya di bawah 100 µW) dan mencakup sirkuit pemrosesan sinyal digital hemat daya khusus (misalnya, pengukuran periode puncak R-to-R) selain jalur sinyal analog. Ini akan menurunkan jumlah pemrosesan sinyal oleh MCU. Secara umum, fitur seperti diagnostik yang ditingkatkan, pemantauan parameter tanda vital, dan pengukuran sinyal tambahan (misalnya, Bio-Z) berkontribusi pada kompleksitas AFE.

Ultra-low-power connectivity

Tahap terakhir dari jalur sinyal dalam node sensor ECG adalah beberapa jenis konektivitas nirkabel hemat daya untuk mengaktifkan komunikasi ke gateway seperti smartphone atau hub sensor kustom. Transmisi data ke platform cloud dan pusat kesehatan dapat mencakup data ECG mentah, informasi aritmia atau ritme normal yang mungkin, serta parameter sistem lainnya yang diukur selama operasi. Saat ini, Bluetooth hemat daya adalah salah satu antarmuka nirkabel yang paling banyak digunakan. Konektivitas tipe NB-IoT dan CAT-M sedang dievaluasi untuk penggunaan di masa depan.

Tren menuju bentuk yang lebih kecil, lebih hemat biaya, dan tahan jauh lebih lama untuk patch ECG sekali pakai berarti tingkat integrasi yang lebih tinggi untuk jalur sinyal ultra-hemat daya dalam perangkat SoC atau SIP yang kecil. Beberapa tantangan yang dihadapi dalam miniaturisasi elektronik adalah kebutuhan akan node proses semiconductor yang hemat biaya yang cocok untuk sirkuit mixed-signal presisi (analog dan digital) hemat daya, dan ketersediaan teknologi pengemasan yang hemat biaya dan jejak kecil.

Konsumsi daya ultra-rendah adalah salah satu persyaratan kunci untuk jenis patch ECG baru ini, karena dapat secara signifikan meningkatkan umur pemantauan/analisis sinyal jantung terus menerus melebihi durasi saat ini tujuh hingga 15 hari. Konsumsi daya yang lebih rendah juga memungkinkan pengembang untuk menyertakan pemantauan tanda vital tambahan, yang memberikan keuntungan kompetitif pada mereka.

Saat ini, patch menggunakan baterai koin tunggal dengan kapasitas typikal beberapa ratus mAh. Namun, ada upaya untuk menggunakan baterai yang lebih kecil, kapasitas lebih rendah dan lebih hemat biaya yang digabungkan dengan metode penambahan energi menggunakan node sensor “tanpa baterai” berdasarkan teknologi proses semiconductor baru khusus seperti silicon-on-thin-buried-oxide (SOTB) dan proses sub-threshold.

Tantangan transisi patch pemantauan jantung berbasis penambahan energi dari laboratorium penelitian ke pasar adalah ketersediaan sumber energi yang konsisten dan berkelanjutan untuk dipanen di titik penggunaan. Industri mengeksplorasi penggunaan sumber seperti panas tubuh, getaran dari gerakan, atau energi RF khusus di lingkungan sekitar untuk mengatasi tantangan kunci ini.

Terakhir, desain SoC pemantauan jantung akan memerlukan integrasi yang sukses dari sirkuit mixed mode pada sepotong silikon yang sangat kecil tanpa interferensi di seluruh batas yang dialokasikan dalam tata letak. Ini akan memerlukan keahlian desain khusus untuk mencegah propagasi kebisingan yang dihasilkan oleh sirkuit digital dan RF berfrekuensi tinggi ke sirkuit analog presisi yang berseberangan.

IoMT mengubah perawatan kesehatan reaktif tradisional menuju sistem pencegahan yang lebih terjangkau dengan potensi biaya yang lebih rendah. Menggabungkan kemajuan dalam teknologi semiconductor, konektivitas, dan ilmu material dengan kekuatan AI menawarkan potensi aplikasi yang mengubah hidup untuk kemajuan masyarakat.

>> Artikel ini awalnya diterbitkan di situs kami yang serupa, Electronic Products: “Internet of medical things enables connected cardiac monitoring systems.”

Ash Patel dan Bahram Mirshab adalah dengan Segmen Kesehatan, Renesas Electronics America Inc.