远程医疗和远程保健服务
加速医疗物联网的需求
疫情加速了医疗保健领域的数字化转型,因为人们避免前往拥挤的医院,希望在家便可获得所需的护理来预防疾病。远程医疗和远程保健服务的快速采用,加速了对医疗物联网(IoMT)的需求,促进了对更智能、更准确、更互联的可穿戴设备和便携式医疗设备的需求。本文将为您探讨医疗保健应用的发展方向,以及由Silicon Labs所推出的相关无线解决方案的产品特性。
医疗保健机构大幅加快医疗物联网的采用
自疫情开始以来,全球医疗保健机构医疗保健IT预算的比例呈指数级增长,大型医疗保健机构加大对数字化转型计划的投资,特别是在智能医院和诊所方面。
当前的医疗保健工作者和消费者正在见证了如何使用技术更有效地实践和提供医疗保健,以应对远程医疗保健服务需求的激增。IoMT的普及正在改变医疗保健行业,推动临床医疗环境的数字化转型,以及传统临床环境之外的数字化转型,无论是在家还是远程医疗均是如此。从智能医疗机构设备的预测性维护和校准,到医疗资源的临床效率,再到家庭远程健康管理等等,这些设备正在彻底改变医疗保健运营,同时使患者在家享受正常生活质量,增加可及性并改善健康结果。
疫情也加快了IoMT的大规模采用,为跟上这一趋势,设备制造商正面临挑战,必须将安全、节能的无线连接集成到极小的尺寸中,其尺寸甚至需要比牙齿还小。不过,当涉及到健康议题时,除了尺寸之外,电池寿命、功耗、安全性和能效都很重要。
大多数联网可穿戴设备和便携式医疗设备需要准确跟踪人们的生物特征数据,使医疗保健提供商能够远程监控患者,跟踪进展并在必要时进行干预。医疗设备的寿命在这里至关重要,因为医疗设备的存储和使用时间长达几天、几个月,甚至几年。
此外,人工智能/机器学习(AI/ML)正在对医疗保健领域产生巨大影响,许多便携式医疗设备,如血糖仪(BGM)、连续血糖监测仪(CGM)、血压监测仪、脉搏血氧仪、胰岛素泵、心脏监测系统、癫痫管理、唾液监测等产品的制造商,都看到AI/ML正在帮助创建更智能、更快速、更节能的应用。
专为低功耗、小封装终端设备开发的SoC
Silicon Labs推出一系列全新低功耗SoC,为物联网设备提供安全、节能的多协议无线网络,这就是EFR32xG27,其中包括多协议SoC MG27,以及蓝牙低能耗SoC BG27。
由Silicon Labs推出的EFR32MG27系列2多协议无线SoC,扩展了Silicon Labs的Zigbee产品组合,专为低功耗、小封装终端设备而开发。集成DCDC升压为物联网设备制造商提供了低至0.8伏的运行能力,可使用单节碱性电池和纽扣电池,进而降低设备的外形尺寸和成本。
EFR32MG27这款低功耗无线片上系统,内置高性能32位76.8 MHz ARM Cortex-M33,具有DSP指令和浮点单元以实现高效信号处理,高达768 kB的闪存程序内存,RAM数据内存高达64 kB,支持2.4 GHz无线电操作,具有低系统能耗,广泛的MCU外围设备选择,像是16位模数转换器(IADC)、模拟比较器(ACMP),以及多达26个带输出状态保持和异步中断功能的通用I/O引脚,还有8通道DMA控制器与12通道周边反射系统(PRS)等。
EFR32MG27支持多种调制格式,包括具有全面可配置成型功能的(G)FSK、OQPSK DSSS、(G)MSK,支持多种协议,包括Zigbee、蓝牙低能耗(蓝牙5.4)、蓝牙网状网络、专有2.4 GHz等,具有宽工作范围,可在-40℃至125℃下运作,支持QFN40与QFN32封装,还支持包括ARM TrustZone在内的丰富安全功能。
Silicon Labs还推出EFR32xG27 Pro +4 dBm套件(xG27-PK6019A)来加快客户产品的开发速度,旨在支持基于EFR32xG27的无线物联网设备开发,采用CSP封装,DCDC升压型,并支持2.4 GHz无线协议(包括BLE和蓝牙网状网络)的开发。
提供超小型WLCSP封装的蓝牙无线SoC
蓝牙低能耗SoC是超小型便携式医疗设备的理想选择,互联医疗设备对于实现远程护理服务、降低医疗保健成本、防止疾病的病毒传播,以及让更多人在家就能获得医疗服务至关重要。
Silicon Labs的另一款EFR32BG27系列2蓝牙无线SoC,提供超小型WLCSP封装(2.3毫米 x 2.6毫米),使用纽扣电池即可运行,从而开创了新的可能性。现在,设备制造商可以在不牺牲性能和安全性的情况下,满足极小封装应用的需求。BG27蓝牙SoC集成DCDC升压功能,可在低至0.8伏的电压下工作,支持单节碱性和1.5伏纽扣电池,此类电池通常用于电池供电贴片、可穿戴心电图(ECG)和连续血糖监测(CGM)设备的医疗应用中。此外,BG27的唤醒引脚可使仓库或运输途中的产品数月保持关闭状态,功耗不到20 nA,确保电池保持充满电可供使用。集成式库仑计数器能够精确监控电池电量,避免关键应用出现意外电池耗尽。目标应用包括互联医疗设备、可穿戴设备、传感器、开关、智能门锁以及商用和LED照明。BG27使设备制造商能够在小封装设备上添加高性能、安全的蓝牙低能耗,从而扩展智能互联医疗设备和可穿戴设备的可能性。
EFR32BG27这款低功耗无线片上系统采用高性能32位76.8 MHz ARM Cortex-M33,具有DSP指令和浮点单元以实现高效信号处理,高达768 kB的闪存程序内存,RAM数据内存高达64 kB,支持2.4 GHz无线电操作,具有低系统能耗,以及广泛的MCU外围器件选择,包括16位模数转换器(IADC)、模拟比较器(ACMP),多达26个带输出状态保持和异步中断功能的通用I/O引脚、8通道DMA控制器与12通道周边反射系统(PRS)。
EFR32BG27支持多种调制格式,包括具有全面可配置成型功能的(G)FSK、OQPSK DSSS、(G)MSK,支持协议包括蓝牙低能耗(蓝牙5.4)、蓝牙网状网络与专有产品。EFR32BG27具有宽工作范围,可在-40℃至125℃下运作,支持三种封装,包括QFN40、QFN32与WLCSP39,以及包括ARM TrustZone在内的丰富安全功能。EFR32BG27可帮助医疗设备制造商将高性能蓝牙低能耗连接应用到更小、更具挑战性的器件封装中,通过差异化、全新市场类别和提升买家吸引力增加收入机会。
Silicon Labs推出的EFR32xG27 Pro套件+4 dBm(xG27-PK6019A)旨在支持基于EFR32xG27的无线物联网设备开发,采用CSP封装,DCDC升压型,并支持2.4 GHz无线协议(包括BLE和蓝牙网状网络)的开发。
内置AI/ML硬件加速器的无线SOC
Silicon Labs还推出了业界首款内置AI/ML硬件加速器的无线SOC,即xG24系列SOC。xG24作为一款颠覆性产品,适用于客户构建Matter认证设备、多协议操作、蓝牙低能耗应用等领域。
采用CSP封装的EFR32BG24B310F1536IJ42无线SoC是BLE物联网无线连接的理想解决方案,适用于临床和便携式医疗、智能家居和照明设备。借助高性能RF、低电流消耗、AI/ML硬件加速器和PSA认证级别3安全性等关键功能,物联网设备制造商可以在小巧的外形中创建更为智能、快速和节能的应用,同时保护最终用户隐私。
BG24具备高达1536 MB闪存、256 kB RAM和高达20 GPIO的大容量存储器为软件、设计、协议和外围器件提供了尽可能多的资源,同时留出了增长空间。
单芯片BG24结合了78 MHz ARM Cortex-M33处理器、高性能2.4 GHz无线电、业界领先的20位模拟数字转换器(16位ENOB)、16位ADC和12位ADC等优化组合,以及用于处理机器学习算法的AI/ML硬件加速器,同时卸载了ARM Cortex-M33,使应用程序有更多的周期来执行其他操作。这些SOC支持广泛的2.4 GHz无线物联网协议,具有市场上最高的安全性和最佳的RF性能/能效比。BG24还提供精确的片上参考电压和强大的RF干扰容差,使您能够设计高度精确的医疗器械,在市场上获得竞争优势,提高客户满意度并增加产品销量。
当考虑在物联网中部署AI或机器学习时,设计人员通常会牺牲性能和能量使用来实现边缘应用。凭借BG24专用的内置AI/ML加速器,该硬件旨在快速有效地处理复杂的计算,性能可提高4倍,能效最多可提高6倍。由于机器学习计算在本地设备上进行,而不是在云中进行,如此一来即可消除网络延迟,从而让设备更快地做出决策和采取行动。
BG24拥有Silicon Labs产品组合中最大的闪存和随机存取存储器(RAM)容量,允许设备面向大型数据集的ML算法训练而发展。搭载通过PSA 3级认证的Secure Vault安全技术,BG24为物联网设备引入最高级别的安全性,可为门锁、医疗设备和其他敏感部署等产品提供所需的安全功能。在这些产品中,强化设备安全防护免受外部威胁至关重要。
Silicon Labs也推出EFR32xG24 Pro +20 dBm套件,旨在支持基于EFR32xG24的无线物联网设备开发,并支持2.4 GHz无线协议(包括蓝牙低能耗、蓝牙网状网络、Zigbee、Thread和Matter)的开发。
结语
全球医疗保健机构正在大幅加大医疗保健IT预算,采购更多智能化的医疗设备,在消费者端,智能互联医疗设备和可穿戴设备的采用也正在快速提升,具有极大的市场发展潜力。由Silicon Labs推出的无线解决方案能够满足医疗保健应用在智能、体积、功耗上的严苛要求,将是有意抢进医疗保健市场厂商的理想选择。
审核编辑:汤梓红
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原文标题:【技术干货】远程医疗和远程保健服务加速医疗物联网的需求
文章出处:【微信号:艾睿电子,微信公众号:艾睿电子】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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