تکامل مراقبت های بهداشتی شخصی به طور فزاینده ای با پیچیدگی دستگاه هایی که ما می پوشند تعریف می شود. ساعت های هوشمند مدرن، گروه های تناسب اندام و پچ های پزشکی به طور مداوم یک آرایه گسترده از سیگنال های فیزیولوژیکی را ردیابی می کنند. Photoplethysmography (PPG) برای ضربان قلب و SpO2، تک منظوره سیگنال های الکتروکاردیو (ECG)، بیولوژیکی بهینه سازی شده برای ترکیب بدن، و فعالیت الکتریکی (عملیات پردازش شده) در حال گسترش سیگنال های استاندارد جهانی دوم است.

DSP های نسل فعلی انتقال را از مرحله ساده شمارش به نظارت بر سلامت پیچیده فعال می کنند، با این حال، دهه آینده شاهد تکامل تکنولوژی از یک جمع آوری داده منفعل به یک هماهنگ کننده هوشمند، سازگار سلامت روان است که این تحول، تشخیص های زمان واقعی، تجزیه و تحلیل پیش بینی و مداخلات شخصی سازی شده را فراهم می کند - همه در قدرت دقیق، حرارتی و اندازه یک دستگاه پوشیدنی، این مقاله بررسی چالش های کلیدی و آینده را تعریف می کند که روند های آینده را در آینده و آینده از پردازنده های آینده بررسی می کند.

نقش گسترش یافته DSP در مدرن Wearables

DSP در وظایفی که میکروکنترلرهای عمومی به طور ناکارآمدی انجام می دهند، مانند فیلتر کردن سر و صدا از یک سیگنال PPG خام یا محاسبه یک تغییر سریع سریع سریع (FFT) برای تنوع ضربان قلب (HRV) در یک پوشیدنی مدرن، DSP تمیز کردن زمان واقعی و پردازش داده های سنسور را کنترل می کند، حذف سیگنال بیولوژیکی واقعی از مصنوعات حرکتی، تداخل نور محیط، و تغییرات بستر امروز یک نقش بنیادی در این دستگاه هوشمند ردیابی شده است.

پیچیدگی این الگوریتم ها به سرعت در حال افزایش است.برای مثال محاسبه VO2 max نیاز به هم جوش سنسور از داده های شتاب سنج با داده های HR در طول تمرین دارد. تشخیص فیبریداسیون Atrial نیاز به تجزیه و تحلیل نامنظم ضربان قلب در طول دوره های طولانی مدت دارد. آینده نه تنها این وظایف را به طور موثر تر انجام می دهد بلکه بر روی مدل های AI دستگاه که سازگار با هوش شخصی، یا انتقال مستقیم با دستگاه، پردازش های سرعت، بدون توجه به طور مستقیم، انتقال می کند.

لباس فوق العاده پایین قدرت

تنها مانع بزرگ برای پوشیدنی های پیشرفته عمر باتری است. کاربران تمایل به شارژ دستگاه بهداشتی روزانه دارند.معمار های آینده با این از زوایای متعدد مقابله می کنند. نزدیک به ثانیه (NTC) اجازه می دهد تا مدارهای کار در یک بخش از ولتاژ استاندارد، به طور چشمگیری کاهش مصرف برق و روند پیشرفته (3nm، 2nm) دستورالعمل های قابل توجهی را ارائه دهند، علاوه بر این، دستورالعمل های استاندارد مانند FIS می توانند عملکرد های استاندارد را انجام دهند: FLT.

ادغام های Heterogened و معماری Chiplet

هیچ نوع هسته ای منفرد برای تمام وظایف مورد نیاز در یک پوشیدنی بهینه نیست. [۵] پردازنده آینده یک سیستم در-Package (SiP) با ترکیب تراشه های تخصصی: هسته بسیار کارآمد برای پردازش سیگنال سنسور، یک واحد پردازش عصبی (NPLT) برای نفوذ AI، یک رادیو بلوتوث برای اتصال، یک مدیریت برق ICPM)، و یک هسته نظارت امن برای تولید کنندگان این روش خاص است:

On-Device AI و TinyML

تغییر به سمت Edge AI شاید تاثیرگذارترین روند باشد، به جای اینکه داده های خام را به ابر منتقل کند، پوشیدنی های آینده داده ها را به صورت محلی با استفاده از شبکه های عصبی به شدت اسیدی (به عنوان مثال، با استفاده از 1.5 بیتی یا 4 بیتی دقت) پردازش می کنند که به طور موثر بر روی قدرت های کم اجرا می شوند.

  • تشخیص آریتمی در زمان واقعی: Fltag AFib، PACs و PVC به عنوان آنها بدون وابستگی ابر اتفاق می افتد.
  • خواب آگاهانه آگاه: ردیابی دقیق عمق، نور و خواب REM با استفاده از داده های شتاب دهنده و HRV.
  • ] تجزیه و تحلیل کامل تشخیص و اندازه گیری: هشدار فوری برای سالمندان همراه با تجزیه و تحلیل روند تحرک طولانی مدت.
  • تشخیص بیماری ناگهانی: [FLT 1] شناسایی نشانه های اولیه عفونت های تنفسی با تجزیه و تحلیل تغییرات ظریف در روند HR و HRV استراحت.

پیشرفته ترین سنسور Fusion

بدن یک سیستم پیچیده است و یک سنسور منفرد اغلب یک تصویر ناقص را ارائه می دهد.پریدهای پیشرفته در تجزیه و تحلیل داده ها از چندین سنسور مختلف برای ایجاد یک محاسبه جامع سلامت عالی هستند، به عنوان مثال، ترکیب سنسور PPG نوری، الکترود ECG و سنسور زیستی می تواند یک اندازه دقیق تر از فشار خون (از طریق زمان حمل و نقل) را ارائه دهد تا هر سنسور پیچیده ای که نیاز به پردازش سیگنال بالا دارد و پردازش فیبروزن باشد.

تغییر نظارت بالینی-Grade

خط بین سلامت مصرف کننده و تشخیص پزشکی تار است. Wearables به طور فزاینده ای به دنبال ترخیص FDA برای ویژگی هایی مانند تفسیر ECG، سابقه AFib و نظارت مستمر گلوکز (CGM) است که بار بسیار بالاتر در الگوریتم های درجه پزشکی نیاز به زمان تعیین کننده، یک نسبت سیگنال به شدت بالا به نور، و اعتبار دقیق در برابر استانداردهای طلا بالینی است.

آینده DSP باید از این الزامات در حالی که حفظ قدرت پایین است، پشتیبانی کند، این بدان معنی است که شامل شتاب دهنده های سخت افزاری برای محاسبات پزشکی خاص و ارائه وفاداری داده های خام مورد نیاز برای بررسی بالینی است.آینده IoT پزشکی (MIoT) است، که در آن دستگاه ها به عنوان قابل اعتماد به عنوان تلهومتر بیمارستان هستند، اما به اندازه کافی راحت هستند که به طور مداوم در زندگی روزمره استفاده کنند.

پرداختن به چالش های بحرانی

امنیت و حریم خصوصی توسط طراحی

داده های بهداشتی در میان حساس ترین اطلاعات شخصی است. DSP باید به عنوان یک هسته قابل اعتماد عمل کند.ت.ت.ت.ت.ت.ت.ت.ت.ت.ت.ت.ت.ت.ت.ت.ت.ت.د.ت.ت.ت.د.ت.د.د.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک می تواند هویت های منحصر به فرد را برای جلوگیری از دستکاری و معمار با دستورالعمل های قابل مذاکره با سیستم های پیش از بازار امنیت سایبری، و دستورالعمل های پیش از پیش از بازار امنیت سایبری، و غیر قابل مذاکره در اروپا تولید کند.

مدیریت حرارتی

این یک محدودیت اغلب اما حیاتی است که در حال اجرا شبکه های عصبی پیچیده و نمونه برداری سنسور با فرکانس بالا گرما را تولید می کند.در دستگاهی که دائماً پوست را لمس می کند (مانند یک ساعت هوشمند یا پچ پزشکی)، دمای سطح باید در محدوده های سخت برای ایمنی و راحتی قرار گیرد.معماری های آینده باید به طور هوشمند پردازش وظایف را در سراسر هسته های مختلف انجام دهند تا بار حرارتی را گسترش دهند و حالت های پردازش "بار" را به سرعت پردازش کنند.

اعتبار الگوریتم و کاهش Bias

حرکت از یک الگوریتم امیدوار کننده به یک ویژگی بهداشتی آماده تولید یک سفر طولانی است.یکی از بزرگترین چالش ها اطمینان از این است که الگوریتم ها به طور دقیق در سراسر جمعیت های مختلف انجام می دهند. Skin تن، شاخص توده بدن و سن می تواند همه بر دقت سنسور تاثیر بگذارد و سازندگان DSP باید در مجموعه های مختلف داده و تست دقیق سرمایه گذاری کنند تا اطمینان حاصل کنند که ویژگی های نظارت بر سلامت عادلانه و قابل اعتماد برای همه کاربران است.

چشم انداز آینده و چشم انداز

با نگاهی به آینده، ادغام DSP های پیشرفته برنامه هایی را که در حال حاضر در مرحله تحقیق هستند، فراهم می کند.این شامل تجزیه و تحلیل پیش بینی پیش بینی سلامت است که در آن یک پوشیدنی یک پایه منحصر به فرد کاربر را یاد می گیرد و پیش بینی می کند یک حمله آسم قریب الوقوع، تشنج یا ساعت رویداد قلبی قبل از اینکه علائم ظاهر شود، یکی دیگر از امیدوار کننده های درمانی بسته است، مانند یک پمپ هوشمند انسولین که مانیتور و انسولین را در تحویل زمان واقعی، یا دستگاه عصبی که تحریک می دهد.

موفقیت این پیشرفت ها به طور کامل به توانایی DSP برای استخراج سیگنال های ضعیف از سر و صدا شدید در یک عامل فرم روشن و باتری بستگی دارد، زیرا پیشرفت های تکنولوژی سنسور و مدل های AI کارآمد تر می شوند، فعال کننده حیاتی نوآوری سلامت باقی خواهد ماند.

مرز بعدی در بهینه سازی سلامت

آینده مراقبت های بهداشتی فعال، پیش بینی و شخصی سازی شده است.این تحول بر توانایی نسل بعدی پردازنده های DSP ساخته شده است.با تسلط بر مبادلات تجاری بین عملکرد، قدرت و عامل فرم، این تراشه های کوچک یک دوره جدید از سلامت انسان و بهینه سازی عملکرد را باز می کنند. کار خاموش از این DSP مداوم، نظارت بر سلامت بالینی برای همه در حال تغییر سلامت از بیماری مادام العمر است.