Procesadores impulsan la próxima generación de dispositivos médicos

Los dispositivos médicos —desde sistemas de ultrasonido e implantables hasta medidores de glucosa domésticos y rastreadores de fitness— dependen de microprocesadores (MPUs) y microcontroladores (MCUs) que destacan en velocidad de ejecución, fiabilidad, seguridad, eficiencia energética y conectividad. Muchas de estas ganancias de rendimiento se traducen en un amplio espectro de aplicaciones.

Creciente demanda de chips ultra‑low‑power y seguros

El envejecimiento de la población y la mayor conciencia sanitaria están acelerando la adopción de electrónica médica wearable y conectada. Este auge obliga a los diseñadores de chips a incrustar ciberseguridad a nivel de silicio. El ultra‑bajo consumo es crítico para detección en tiempo real (temperatura, aceleración, velocidad) y para dispositivos que deben funcionar con una sola batería durante años.

Un informe de MarketsandMarkets destaca la necesidad de microcontroladores que combinen bajo consumo con periféricos analógicos integrados. Dichos chips entregan mayor fiabilidad, menor ruido, latencia reducida y ahorro de costes —ventajas clave para medidores de glucosa, monitores de frecuencia cardíaca y dispositivos implantables.

Renesas Synergy S1JA: solución low‑power y alto rendimiento

La serie Synergy S1 MCU ejemplifica esta tendencia. El grupo S1JA ofrece un núcleo Arm Cortex‑M23 a 48 MHz, bloques analógicos programables y funciones de seguridad robustas, simplificando el diseño y reduciendo la lista de materiales (BOM). Estos MCUs encajan en aplicaciones IIoT y monitorización médica sensibles al coste y low‑power —incluyendo medidores de flujo, sistemas multi‑sensor y medidores eléctricos monofásicos.

• Flash: 256 KB
• SRAM: 32 KB
• Tensión de operación: 1,6 V – 5,5 V
• Unidad de bias de sensor integrada y tejido analógico configurable

La suite analógica on‑chip incluye ADC de 16 bits, ADC sigma‑delta de 24 bits, DAC de 12 bits, amplificadores operacionales rail‑to‑rail low‑offset y comparadores de alta velocidad. Los diseñadores pueden reemplazar múltiples componentes analógicos externos con estos bloques internos.

Los MCUs S1JA de Renesas permiten configuraciones analógicas avanzadas, desde funciones básicas a bloques analógicos más complejos. (Imagen: Renesas Electronics)

Los MCUs S1JA logran ultra‑bajo consumo: un modo standby de 500 nA soporta 20 años de vida de batería para dispositivos que pasan la mayor parte del tiempo durmiendo.

La seguridad está integrada con acelerador criptográfico AES, generador de números aleatorios verdadero (TRNG) y unidades de protección de memoria —bloques fundacionales para conectividad segura a la nube.

El Renesas Synergy Software Package (SSP) provee drivers HAL, frameworks de aplicación y soporte RTOS. También ofrece seis módulos que agilizan la interconexión de bloques analógicos internos. Los diseñadores pueden usar e² Studio o IAR Embedded Workbench para adaptar sus soluciones.

Diseños de referencia para monitores de salud wearable

La solución de referencia de Renesas demuestra la versatilidad del S1JA. Alimenta un monitor wearable de respuesta galvánica de la piel (GSR) y un medidor de composición corporal portátil (BCM). GSR mide conductancia DC, mientras BCM captura impedancia AC de alta precisión —ambos requiriendo resolución ADC precisa, muestreo rápido y compensación de temperatura cutánea.

Componentes clave: MCU Renesas S1JA, MCU Bluetooth‑LE RL78/G1D (4,3 mA TX, 3,5 mA RX), y cargador Li‑ion ISL9203A (opera desde 2,4 V).

Exynos i T100 de Samsung: wearables multi‑protocolo y seguros

El Exynos i T100 de Samsung integra un Arm Cortex‑M4F (hasta 100 MHz) con 1,2 MB flash, 192 KB SRAM y 24 KB RAM. Soporta Bluetooth 5 LE, Zigbee 3.0 y Thread, y puede ejecutar dos protocolos concurrentemente. El subsistema de seguridad dedicado (SSS) y la función física no clonable (PUF) proporcionan fuerte protección contra hacking.

Temperatura de operación: –40 °C – 125 °C. Samsung ofrece una placa de referencia con interfaz Shields compatible con Arduino, más soporte OS y API para desarrollo rápido de aplicaciones.

STM32MP1 de STMicroelectronics: Linux en un chip low‑power

El procesador multi‑core STM32MP1 combina un Arm Cortex‑A7 con un Cortex‑M4, entregando rendimiento nivel Linux mientras preserva capacidades en tiempo real. El ahorro de energía es significativo: la ejecución idle del Cortex‑A7 puede detenerse, permitiendo al Cortex‑M4 manejar la mayoría de tareas y recortar consumo ~25 %. El modo standby reduce aún más el consumo hasta 2,5 k veces.

El chip incluye GPU 3D para HMI, soporta DDR SDRAM y flash externos, y ofrece un amplio conjunto de periféricos que pueden asignarse a cualquiera de los dos núcleos. Placas de evaluación (STM32MP157A‑EV1, STM32MP157C‑EV1) y kits discovery (STM32MP157A‑DK1, STM32MP157C‑DK2) están disponibles, junto con tres paquetes de desarrollador (Starter, Developer, Distribution) para adaptarse a necesidades de proyecto variables.

El STM32MP1 de STMicroelectronics entrega rendimiento mejorado, recursos y software open‑source. (Imagen: STMicroelectronics)

Big Data se encuentra con imagen médica

El manejo de datos a gran escala es un reto crítico en imagen médica, dispositivos conectados y automatización. Mayores volúmenes de datos demandan seguridad más fuerte, mayor interoperabilidad, procesamiento más rápido y comunicación consistente.

Soluciones basadas en BAW de Texas Instruments

La tecnología bulk acoustic wave (BAW) de TI impulsa el MCU inalámbrico SimpleLink CC2652RB y el reloj sincronizador de red LMK05318 —dispositivos diseñados para equipos médicos de alto rendimiento. Los resonadores BAW ofrecen alta frecuencia en forma compacta, mayor resiliencia mecánica y temporización precisa para señales cableadas e inalámbricas.

El CC2652RB es el primer MCU sin cristal, integrando un resonador BAW y CPU Arm Cortex‑M4F a 48 MHz. Entrega vida de batería excepcional (corriente sleep sub‑µA, hasta 80 KB RAM con paridad) y soporta Zigbee, Thread, Bluetooth LE y protocolos propietarios 2,4 GHz. El dispositivo opera de –40 °C a 85 °C y está disponible en kit de desarrollo TI LaunchPad.

Procesadores Xeon Scalable de Intel en imagen médica impulsada por IA

La inteligencia artificial está transformando rápidamente la imagen médica, yet muchas soluciones aún dependen de GPUs para deep learning. Los procesadores Xeon Scalable de Intel ahora manejan cargas de trabajo complejas e intensivas en memoria típicamente reservadas para GPUs.

En colaboración con Philips, Intel demostró que servidores Xeon Scalable pueden realizar inferencia deep‑learning en rayos‑X y TC sin aceleradores dedicados. Usando Intel Distribution of OpenVINO y optimizaciones de software, Philips logró un speedup de 188× para predicción de edad ósea desde rayos‑X y 37× para segmentación pulmonar desde TC.

Estos resultados confirman que CPUs de alto rendimiento pueden cargas de trabajo exigentes de IA en salud, reduciendo potencialmente complejidad y coste de hardware.