人工知能 (AI) は、患者の検査や治験データからより深い洞察を得ることができるようになり、それによって診断機能が向上し、予測および傾向分析機能が強化されました。次のステップは、AI を活用した医療検査とサンプル分析を研究室から診療所、診療所、または家庭に移行することです。このベッドサイド (PoC) モニタリング方法は、病状を迅速に評価し、患者の負担を軽減し、より頻繁な検査を可能にして、より洗練されたデータを提供し、懸念される傾向をより迅速に検出することができます。
AI 主導の PoC を実現するには、必要なデータの取得と測定のためにさまざまなバイオセンサーとインターフェースするための高度なアナログ フロントエンド (AFE) を備えた多機能アプリケーションに最適化された IC を使用する必要があります。これらの IC は、精度、低消費電力、高度に統合された機能など、複雑な電気化学的、生物学的、および関連する測定に特有の特性要件を満たさなければなりません。また、データのプライバシーを確保するために、高度なセキュリティ テクノロジーに依存する必要もあります。
この記事では、PoC 変革のトレンドとその設計への影響を調査し、広く使用されている AFE 測定シナリオについて説明し、PoC 測定とセキュリティ要件を満たすアナログ デバイセズのソリューション例を紹介します。
なぜ今PoCが必要なのでしょうか?
PoC 検出とサンプル処理の増加を促進する要因には、次のものが含まれます。個人の健康状態を改善するための、より多くのより優れた医療診断への需要。高齢化、疾患、疾患の変化に基づく人口のニーズについての洞察を開発します。規制により、より多くの検査が奨励されたり、要求されたりすることがありますが、これはより低コストで実施し、検査と待ち時間を短縮する必要があります。さらに、患者への干渉とコストを最小限に抑えるために診療所や家庭でよりローカルな PoC を確立する傾向があり、これにはシンプルでありながら強力な機器が必要です。
同時に、AI が急速に発展しており、これらのデータをより深い分析や予測に使用できるようになりました。
これらの包括的な要因により、医療検査データの取得と管理の固有の要件に従って最適化する必要がある複雑な IC ベースの回路に対する需要と機会が生まれます。このタイプの IC は、患者の体液をシステムに接続するフロントエンド インターフェイスであり、さまざまなセンサーからのデータの取得と記録、評価、最終データの報告を担当します (図 1)。
患者のバイタルサインと体液、関連する PoC 機器およびデータ システムの間の主要なインターフェイス図 (クリックして拡大)
図 1: シミュレーションおよび関連電子デバイスは、患者のバイタル サインと体液、および関連する PoC 機器とデータ システムの間の重要な通信インターフェイスとして機能します。 (画像出典: アナログ・デバイセズ)
アプリケーション指向の多様なICはさまざまな課題に対処できるはずです
この状況を明確に説明するために、いくつかの例を使用します。
例 1: パルスオキシメトリーと心拍数モニター:
血中酸素飽和度 (SpO2) と心拍数は、重要な基本的な健康測定指標です。最初のパラメータは、光学技術と電子技術が PoC の期待をどのように変えることができるかを示す最も鮮明な例を提供します。 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、検査のために検査室に送ることでした。
現在では、数十年前に確立された電子光学技術により、LED、光センサー、指先のアルゴリズムにより、数秒で DIY の高速測定値を得ることができます。さらに、同じ配置の LED 光電センサーによって心拍数情報も提供できます。
より高度な LED および光電センサー システムにより、より多くのパフォーマンスと機能が提供されます。 MAX86171 (図2、上)など、これらのアプリケーション向けに特別に設計されたICがいくつかあります。MAX86171は、送信チャネルと受信チャネルを備えた超低電力光データ収集システムです。内部の複雑さにもかかわらず、アプリケーションで構成する必要がある個別のコンポーネントはわずか数個だけです (図 2、下)。
Analog DevicesのMAX86171マルチチャネル、超低電力、光データ収集システム（クリックして拡大）
図2: MAX86171マルチチャネル、超低電力、光データ収集システム(上の画像)は、高度に統合された内部機能(下の画像)により、外部配線と受動補助部品の必要性を簡素化します。 (画像出典: アナログ・デバイセズ)
MAX86171はトランスミッタ側に9つのプログラマブルLEDドライバ出力ピンを備えており、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。レシーバ側では、MAX86171は2つの低ノイズ、電荷統合フロントエンドおよび周囲光キャンセル(ALC)回路を備えており、光学ベースの高度に統合された高性能データ収集システムを形成します。
SpO2 と心拍数のデータに加えて、この IC は心拍数の変動、体の水分補給、筋肉と組織の酸素飽和度 (SmO2 と StO2)、最大酸素消費量 (VO2 max) も評価できます。
医療アプリケーションのパフォーマンス指標と優先順位は、医療以外の状況とは異なることに注意してください。光レベルが比較的低いため、光フロントエンドの絶対的なバックグラウンド ノイズは、信号対雑音比 (SNR) ではなく重要なパラメータとなります。
生物医学分野では、関連するパラメータが数 kHz の速度で変化しないため、信号の帯域幅とサンプリング レートは通常非常に低くなりますが、患者と信号の複雑なアナログ特性には、仕様に関して異なる優先順位が必要です。これらの機能には、高感度、広いダイナミック レンジ、低ノイズが含まれており、常に変化する非固定環境にうまく対処できます。この環境では患者の皮膚や内臓が常に動いており、わずかな動きでも接触面積や接触力が変化する可能性があります。さらに、これらの特性はさまざまな干渉、ノイズ、変化の影響を受けるため、問題はさらに複雑になります。
アプリケーション要件を満たすために、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)になります。分解能は 19.5 ビット、暗電流ノイズは 50 ピコアンペア (pA) (実効値) 未満、120 ヘルツ (Hz) での周囲光抑制係数は 70 dB より優れています。
例 2: 電位差測定法、電流解析法、ボルトアンペア測定法、およびインピーダンス測定:
現在、電気技術者は、さまざまな標準機器を使用して、電圧、電流、インピーダンス、およびそれらの相互関係を上手に測定できます。ただし、これらの測定には化学環境および生物学的環境における固有の要件と制限があり、異なる測定シナリオが存在します。
電位差測定法: ポテンショスタットを使用して 2 つの電極間の電位を測定し、溶液中の物質の濃度を測定します。
電流分析方法：電流測定器を使用し、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します。
ボルタンメトリー法: 時間の経過とともに変化する特定の電圧曲線を作用電極に適用し、システムによって生成される電流を測定します。通常は測定にポテンショスタットを使用します。
インピーダンス: 皮膚と身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、3.6 × 4.2 ミリメートル (mm) の 56 ボール WLCSP パッケージで複数の機能とインターフェース オプションを提供します (図 3)。この低電力 AFE には複数の機能とインターフェイスがあり、アンペア、ボルト アンペア、インピーダンス測定などの高精度の電気化学測定技術を必要とするポータブル アプリケーション向けに特別に設計されています。