花火网消息，我们知道通过智能医疗的手段我们可以通过物联网来实现可穿戴互联心脏监测系统，这一技术需要高度复杂的模拟前端、高性能MCU和低功耗的无线连接，以及复杂的算法与AI引擎。
根据美国疾病控制中心(CDC)的数据，美国每年约有61万人死于心脏病——即每4例死亡中就有1例与心脏病相关1。心脏的健康与否是一个人整体健康水平最重要的指标之一。IoMT推动了新一代可穿戴、多参数、连续性心脏监测系统的产生，以提升各类医院、诊所、护理机构及家庭环境中的医疗保健管理水平。
IoMT作为医疗设备及服务的互联基础设施，用于收集和分析发送给医疗保健提供者的数据。现在的IoMT包括检测温度、湿度和振动的传感器，以及能够识别一定数量心脏状态的算法。
下一代设计正在尝试扩充监测参数，采用更智能、更复杂的算法以识别更加广泛的非正常心律状态。例如，类似于隐形绷带的一次性“贴片”，其利用嵌入小尺寸IC并可以舒适地长时间贴在皮肤上，来监测和管理心脏的健康状况。
互联心脏监测系统主要包括三个要素：可穿戴无线传感器节点、数据管理服务和云分析平台。
通过心电图(ECG)传感器节点(例如ECG贴片或心率监测导电服装)和数据管理服务在数据中心收集可穿戴设备传来的心脏数据。通常，传感器节点为一导联或三导联ECG监测设备，最多包含三个电极(湿式或干式)连接至贴片上的电子器件。
基于云的云分析平台借助复杂的算法和人工智能(AI)引擎收集并分析心脏数据，以识别潜在的心脏功能异常。监测结果可添加至患者病历中，并提供给指定的医疗机构和相关的心脏病学专家。
ECG信号调节路径(图1)首先包括模拟级，用于检测、放大和清理模拟波形。ECG信号的幅度从几百微伏到大约5毫伏不等。该信号包括来自交流线路的低频(50/60赫兹)噪声、人体肌肉的高频噪声和装置附近不同设备的射频噪声。在可穿戴设备中，由于运动伪影，ECG信号基线中将出现不良波动。
因此，高度复杂的模拟前端(AFE)通常可用于ECG信号清理和数字化。AFE包括可消除射频噪声的EMI滤波器、具有典型0.5Hz拐点频率以消除基线波动的高通滤波器、具备典型150Hz拐点频率以滤除带外信号的低通滤波器、用于滤除50/60Hz噪声的陷波滤波器、用于放大信号的低噪声可编程仪表放大器，以及将信号数字化的模数转换器(用于采样数据的后处理)。
AFE的一个关键要求是在整个信号路径中保持患者的ECG波形特征。这是通过最小化由噪声和误差(例如增益误差、偏移误差等)造成的影响来实现的。
路径中的下一个环节为微控制器(MCU)，用于对数字化ECG数据进行后处理和/或整理。根据可穿戴监测设备的类型，可穿戴传感器中采集的原始ECG数据将被实时动态分析以检测最常见的心律不齐，然后保存在系统的非易失性存储器中，或被存储在存储器中以便未来设备使用寿命结束后进行离线分析。
前一种方法通常在新一代一次性可穿戴式ECG设备中采用，它需要拥有DSP引擎和更高代码/数据存储内存的高性能MCU，以便在运行中准确地检测出几种常见的心律不齐症状，此外还需要存储大量原始数据以供后期处理。其它要求包括更小占板面积的电子器件、精密的AFE和更低的功耗。
MCU额外的内存和更高的性能带来了电源性能及芯片尺寸方面的挑战。为应对这些挑战，需要利用先进的小尺寸低功耗工艺制程节点，并通过电源管理等功能在系统级别实现有效的电源管理方案。
系统MCU须在每个工作频率上实现较低的功耗(低于50μA/MHz)，并具有可扩展频率的多种工作模式，从而允许在系统级进行灵活的电源管理。常见的方法是使用基于系统的某些自定义专有使用模型配置文件来循环“打开”和“关闭”MCU。
由于射频和MCU在总系统功耗中占主要比重，因此其使用率需要尽可能低。为限制电源循环开关过程中的功耗，MCU须在待机模式下提供亚微安级别的电流消耗，并实现快速从待机模式到正常工作模式的切换(不超过几微秒)，以最大程度减少开关过程中的功率损耗。
新的AFE需要以较低功耗(通常低于100?W)连续运行，并且除模拟信号路径外，还具有专用的低功耗数字信号处理电路(例如，R-to-R峰值周期测量)，来进一步降低MCU的信号处理量。通常，增强型诊断、生命体征参数监控和其它信号测量(例如Bio-Z)等功能会增加AFE的复杂性。
外形更小、性价比更高、使用寿命更长的一次性ECG贴片成为趋势，这意味着需要在超小型系统级芯片(SoC)或系统级封装(SIP)器件中实现对超低功耗信号路径的更高集成。电子设备小型化面临的一些挑战包括适用于低功率精密混合信号(模拟和数字)电路且经济高效的半导体工艺节点，以及可行的、更经济高效的小尺寸封装技术。
超低功耗是此类新型ECG贴片的关键要求之一，因为它可以显着延长连续心脏信号监测/分析的时间，达到远超于目前7-15天的时间长度。较低的功耗还将允许开发人员引入额外的生命体征监测功能，从而获得更大竞争优势。
目前，贴片多使用典型容量为几百mAh的单枚纽扣电池。但人们正在努力尝试体积更小、容量更低、更具成本效益的电池，并结合“无电池”传感器节点的能量采集方式——基于专门的全新半导体工艺技术，例如薄氧化埋层覆硅(SOTB)和亚阈值工艺等。
从研发到现场应用，基于能量采集的心脏监测贴片所面临的挑战在于实际应用中需要采集连续不断的能量源。业界正在探索利用诸如身体的热量、运动引起的振动，或周围环境中的专用RF能量之类的资源来解决这一关键问题。
最后，心脏监测SoC的设计需要在小面积硅片上成功集成混合模式电路，而不会干扰布局中分配的边界。这将需要特殊的设计专业知识，以防止高频开关数字电路和RF电路产生的噪声影响相邻的精密模拟电路。
IoMT正在使传统的响应式医疗保健模式转变为价格与成本更低的预防式系统模式。半导体，互联网络，和材料科学技术的进步，以及与AI相结合，将会进一步改变人们的生活，并为改善社会做出贡献。