Revolucionando la atención cardíaca con IoMT: Monitorización continua para mejores resultados

Según los Centros para el Control de Enfermedades (CDC), aproximadamente 610.000 personas mueren de enfermedades cardíacas en EE. UU. cada año —eso es una de cada cuatro muertes. La salud cardíaca es uno de los parámetros más importantes para la salud general de una persona. El internet de las cosas médicas (IoMT) está permitiendo una nueva generación de sistemas de monitorización cardíaca continua, multi-parámetro y wearable para mejorar la gestión sanitaria en diversos entornos de hospital, clínica, atención al paciente y hogar.

El IoMT es una infraestructura conectada para dispositivos y servicios médicos que recopilan y analizan datos que se envían a proveedores de salud. Hoy, estos dispositivos incluyen sensores que miden temperatura, humedad y vibración, así como algoritmos que identifican un número limitado de condiciones cardíacas.

Diseños de próxima generación buscan añadir parámetros que identifiquen una gama más amplia de arritmias usando algoritmos más inteligentes y complejos. Por ejemplo, "parches" desechables que se asemejan a apósitos invisibles con unos pocos ICs muy pequeños podrían usarse cómodamente en la piel por más tiempo para monitorizar y gestionar la salud cardíaca.

Los sistemas de monitorización cardíaca conectados incluirán tres elementos principales: Nodo(s) sensor wearable inalámbrico, servicio de gestión de datos, y plataformas analíticas basadas en la nube.

El nodo sensor de electrocardiograma (ECG) (ej. parche ECG o prendas conductoras de monitorización de frecuencia cardíaca) y el servicio de gestión de datos recopilan datos cardíacos del dispositivo wearable en un centro de datos. El nodo sensor es típicamente un dispositivo de monitorización ECG de uno o tres derivaciones con hasta tres electrodos (húmedos o secos) conectados a la electrónica del parche.

La plataforma basada en la nube recopila y analiza los datos cardíacos usando algoritmos complejos y motores de inteligencia artificial (IA) para identificar posibles funcionalidades cardíacas anormales. Los resultados pueden añadirse al historial médico del paciente y ponerse a disposición de la organización sanitaria designada y el cardiólogo a cargo.

Front-ends analógicos

La ruta de acondicionamiento de señal ECG (Fig. 1) incluye la etapa analógica, usada para detectar, amplificar y limpiar la forma de onda analógica. La amplitud de señal ECG varía desde cientos de microvoltios hasta unos 5 milivoltios. La señal incluye ruido de baja frecuencia (50/60 Hz) acoplado de líneas AC, ruido de alta frecuencia de músculos corporales y a menudo ruido RF de diferentes equipos cerca del dispositivo. En wearables, la línea base de señal ECG tendría fluctuación indeseable debido a artefactos de movimiento.

Por tanto, front-ends analógicos (AFE) altamente complejos se usan a menudo para limpiar y digitalizar señales ECG. El AFE incluye filtros EMI para eliminar ruido RF; filtro pasa-alto con frecuencia de corte típica de 0.5 Hz para eliminar fluctuación de línea base; filtro pasa-bajo con frecuencia de corte típica de 150 Hz para filtrar señal fuera de banda; filtro notch para filtrar ruido 50/60 Hz; amplificador de instrumentación programable de bajo ruido para amplificar la señal, y un convertidor analógico-digital para digitalizar la señal para post-procesamiento de datos muestreados.

Fig. 1: Nodo sensor típico de monitorización cardíaca conectada IoMT y la ruta de señal relacionada.

Un requisito clave para el AFE es mantener las características de la forma de onda ECG del paciente a lo largo de la ruta de señal. Esto se logra minimizando efectos de ruido e inexactitudes (ej. error de ganancia, error de offset, etc.) a lo largo de la ruta de señal bajo todas las condiciones operativas.

MCUs de alto rendimiento

La siguiente etapa en la ruta es un microcontrolador (MCU) para post-procesamiento y/o mantenimiento de los datos ECG digitalizados. Dependiendo del tipo de dispositivo wearable de monitorización, los datos ECG brutos muestreados en el sensor wearable serían analizados al vuelo para detectar las arritmias cardíacas más comunes y luego guardados en memoria no volátil del sistema, o almacenados en memoria para análisis off-line al final de la vida del dispositivo.

El primer enfoque se toma en la nueva generación de ECGs wearables desechables, requiriendo MCUs de mayor rendimiento con motor DSP y mayor memoria de código/datos para detectar con precisión varias arritmias comunes al vuelo además de almacenar mayores cantidades de datos brutos para post-procesamiento. Requisitos adicionales incluyen electrónica de huella más pequeña, AFEs de precisión y menor consumo de energía.

La memoria adicional y mayor rendimiento del MCU introducen desafíos en rendimiento de potencia y tamaño del die. Estos desafíos deben abordarse utilizando nodos de proceso low-power avanzados con geometría de celda pequeña, e incluyendo funciones de gestión de energía para permitir esquemas eficientes de gestión de energía a nivel de sistema.

El MCU del sistema debe tener bajo consumo por frecuencia de operación (mejor que 50 µA/MHz) e incluir variedad de modos de operación con frecuencia escalable para permitir gestión flexible de energía a nivel de sistema. Un método muy común involucra ciclar el MCU "encendido" y "apagado" con un perfil basado en modelos de uso propietarios personalizados del sistema.

Como la radio y el MCU dominan el consumo de energía en el sistema, su uso debe ser lo más bajo posible. Para limitar consumo durante el proceso de ciclos de energía, el MCU debe proporcionar consumo de corriente sub-microamperio en modo standby y tener tiempo de transición muy rápido (no más de unos pocos microsegundos) de standby a modo de operación normal para minimizar pérdidas de potencia por conmutación.

Los AFEs más nuevos requieren operar continuamente a menor consumo de energía (típicamente por debajo de 100 µW) e incluir circuitos dedicados de procesamiento digital de señal de bajo consumo (ej. medición de período pico R-a-R) además de la ruta de señal analógica. Esto reduciría la cantidad de procesamiento de señal por el MCU. En general, características como diagnósticos mejorados, monitorización de parámetros vitales y medición de señal adicional (ej. Bio-Z) contribuyen a la complejidad del AFE.

Conectividad ultra-bajo consumo

La última etapa de la ruta de señal en el nodo sensor ECG es algún tipo de conectividad inalámbrica de bajo consumo para permitir comunicación a pasarelas como smartphones o hubs de sensores personalizados. La transmisión de datos a la plataforma cloud y centros de salud puede incluir datos ECG brutos, posible información de arritmia o ritmo normal así como otros parámetros del sistema medidos durante la operación. Actualmente, Bluetooth de bajo consumo es una de las interfaces inalámbricas más usadas. NB-IoT y conectividad tipo CAT-M se evalúan para uso futuro.

La tendencia hacia factor de forma más pequeño, más rentable y parches ECG desechables de duración significativamente mayor significa un nivel más alto de integración para la ruta de señal ultra-bajo consumo en un diminuto system-on-chip (SoC) o system-in-package (SIP). Algunos desafíos en la miniaturización de la electrónica son la necesidad de un nodo de proceso semiconductor rentable adecuado para circuitos mixed-signal de precisión low-power (analógicos y digitales), y la disponibilidad de tecnología de encapsulado de huella pequeña más rentable.

El consumo ultra-bajo es uno de los requisitos clave para este nuevo tipo de parche ECG, ya que puede aumentar significativamente la vida útil de monitorización/análisis continuo de señal cardíaca más allá de la duración actual de 7 a 15 días. Menor consumo también permite a desarrolladores incluir monitorización adicional de signos vitales, dándoles ventaja competitiva.

Actualmente, los parches usan baterías tipo moneda con capacidad típica de varios cientos de mAh. Sin embargo, hay esfuerzos para usar baterías más pequeñas, de menor capacidad y más rentables combinadas con un método de recolección de energía usando nodos de sensor "sin batería" basados en tecnologías de proceso semiconductor especializadas como silicon-on-thin-buried-oxide (SOTB) y procesos sub-umbral.

El desafío de transicionar parches de monitorización cardíaca basados en recolección de energía de laboratorios de investigación al mercado es la disponibilidad de fuentes de energía continuas y consistentes para recolectar en el punto de uso. La industria explora el uso de fuentes como calor corporal, vibración por movimiento, o energía RF dedicada en el entorno circundante para abordar este desafío clave.

Finalmente, el diseño de SoC para monitorización cardíaca requeriría integrar exitosamente circuitos de modo mixto en un pedazo muy pequeño de silicio sin interferencia a través de los límites asignados en el layout. Esto requeriría experiencia de diseño especial para prevenir propagación de ruido generado por circuitos digitales y RF de alta frecuencia de conmutación a la circuitería analógica de precisión vecina.

El IoMT está cambiando la salud reactiva tradicional hacia un sistema preventivo más asequible con costes potencialmente menores. Combinando avances en semiconductores, conectividad y ciencias de materiales con el poder de la IA ofrece potencial para aplicaciones que cambian la vida para el mejoramiento de la sociedad.

>> Este artículo se publicó originalmente en nuestro sitio hermano, Electronic Products: "Internet of medical things enables connected cardiac monitoring systems."

Ash Patel y Bahram Mirshab están en el Segmento Healthcare, Renesas Electronics America Inc.