人工知能 (AI) は 患者の検査や試験データから より深い洞察を得ることができました診断能力を向上させ,予測能力と動向分析能力を強化する次のステップは,AI駆動の医療検査とサンプル分析を 研究室から医師の診療所,クリニック,または家庭に移行することです.この 病床 監視 方法 (PoC) は 病気 の 状態 を 迅速 に 評価 する こと が でき ます患者への負担を軽減し,より頻繁な検査を可能にし,より精密なデータを提供し,懸念される傾向をより早く検出します.
AI駆動の PoC を達成するには必要なデータ収集と測定のために,様々なバイオセンサとインターフェースを備えた高度なアナログフロントエンド (AFE) を備えた多機能アプリケーション最適化されたICを使用する必要があります.これらのICは,精度,低電力消費,高性能,高性能,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コスト,低コストそして高度に統合された機能データのプライバシーを保証するために 高度なセキュリティ技術に頼らなければなりません
この記事では,PoC変換の傾向と設計への影響について調べ,その後,広く使用されているAFE測定シナリオを記述します.PoCの測定とセキュリティ要件を満たすような アナログデバイスの例ソリューションを導入する.
なぜ今POCが必要なのか?
PoCの検出とサンプル処理を増加させる要因には,個々の健康状態を改善するために,より多くのより良い医療診断への需要が含まれます.人口による高齢化に関するニーズに関する洞察を深める規制規制は,より低コストで実施され,検査と待ち時間を短縮する必要があります. さらに,臨床や家庭により多くの PoC を設置する傾向があり,患者への干渉とコストを最小限に抑えるシンプルで強力な道具が必要です
同時にAIは急速に発展しており,より深い分析と予測のために このデータを利用することができます.
These comprehensive factors create a demand and opportunity for complex IC based circuits that need to be optimized according to the unique requirements of medical testing data acquisition and managementこのタイプのICは,患者の体液とシステムを接続するフロントエンドインターフェースで,さまざまなセンサーからのデータを取得し記録し,評価する責任があります.最終データ (図1).
患者の生命体系と体液と関連するPoC機器とデータシステムとの間のキーインターフェース図 (拡大するにはクリック)
図1: シミュレーションおよび関連する電子機器は,患者の生命体と体液,および関連するPoC機器およびデータシステムとの間の重要な通信インターフェースとして機能します.(画像源)アナログデバイス)
応用型多様化ICは様々な課題に対処できるはずです
この状況をはっきりと説明するために いくつかの例を使用することができます:
例1: 脈動酸素測定と心拍数計:
血中の酸素飽和度 (SpO2) と心拍数は 重要な健康測定指標です最初のパラメータは,光学と電子技術が PoCの期待をどのように変えることができるかを最も鮮明に示していますSpO2を測定する唯一の方法は 看護師が血液サンプルを採取して 検査のために研究室に送る事でした
数十年前から確立された電子光学技術により LEDや光センサーや 指先にあるアルゴリズムは 数秒で迅速なDIY読み上げを可能にします同じ配列のLED光電センサーで 心拍数情報も提供できます.
より高度なLEDと光電センサーシステムは,より多くのパフォーマンスと機能を提供します.これらのアプリケーションのために特別に設計されたICがあります.例えばMAX86171 (図2,上部)送信と受信チャネルを備えた 超低電力光学データ収集システムですアプリケーションでは数々のコンポーネントのみを構成する必要があります (図2)ダウン).
MAX86171 多チャンネル,超低電力,アナログデバイスからの光学データ取得システム (拡大するにはクリック)
マックス86171は多チャンネルで 超低電源で光学データ収集システム (上部画像) は,高度に統合された内部機能 (下部画像) で外部配線と受動補助部品の必要性を簡素化します(画像源: アナログデバイス)
送信側では,MAX86171は9つのプログラム可能なLEDドライバ出力ピンで装備されており,それぞれが3つの高電流8ビットLEDドライバに接続されています.受信側では,MAX86171は低騒音の2つの装置で装備されています充電統合フロントエンドと環境光消去 (ALC) 回路で,光学ベースの高度な統合高性能データ収集システムを形成する.
このICは SpO2と心拍数データに加えて,心拍数変動,体水分化,筋肉と組織酸素飽和度 (SmO2とStO2) を評価することができます.最大酸素消費量 (VO2max).
医療用アプリケーションのパフォーマンス指標と優先順位は,非医療用状況と異なります.光学フロントエンドの絶対的な背景ノイズが重要なパラメータです信号とノイズ比 (SNR) ではなく
バイオメディカル分野では 信号の帯域幅とサンプル採取速度は 通常非常に低く,患者と信号の複雑なアナログ特性は,仕様に関して異なる優先順位を必要とします高い感度,広いダイナミックレンジ,低騒音,常に変化する固定環境をうまく対処する.患者の皮膚と内臓は絶えず動きますさらに,これらの特性には,様々な干渉,騒音,および変化が影響されます.問題をより複雑にする.
MAX86171のダイナミックレンジは,テストレイアウトに応じて91~110デシベル (dB) です.解像度は19.5ビットです.暗電流騒音が50ピコアンプ以下 (pA) (有効値)120 Hz (Hz) の環境照明抑制係数は 70 dB 以上である.
例2:ポテンチオメトリック方法,電流分析方法,ボルト・アンペア測定方法,インピーダンスの測定:
現在,電気技術者は,電圧,電流,インペダンスを,そしてそれらの相互関係を,様々な標準機器を使って,熟練的に測定することができます.これらの測定には,化学的および生物学的環境におけるユニークな要件と制限があります.異なる測定シナリオを提示する.
ポテンチオメトリック方法: 溶液中の物質濃度を決定するために,電極間のポテンチオスタットを測定するためにポテンチオスタットを使用する
電流分析方法:電流測定装置を使用して,電流または電流の変化に基づいて溶液中のイオンを検出する
ヴォルタメトリック方法: 作業電極に時間とともに変化する特定の電圧曲線を適用し,通常,電位計を用いて,システムによって生成される電流を測定する
阻力:皮膚と体の間の電圧電流関係を測定する
これらのパラメータを評価するために,AD5940は36 × 4.2ミリメートル (mm) の56ボールのWLCSPパッケージ (図3) で複数の機能とインターフェースオプションを提供しています.この低電力AFEには複数の機能とインターフェースがあります特別に,アンペア,ヴォルトアンペア,またはインピーダンスの測定などの高精度の電気化学測定技術を必要とする携帯アプリケーションのために設計されている.