Processadores Impulsionam a Próxima Geração de Dispositivos Médicos

Dispositivos médicos – de sistemas de ultrassom e implantáveis a medidores de glicose domésticos e fitness trackers – dependem de microprocessadores (MPUs) e microcontroladores (MCUs) que se destacam em velocidade de execução, confiabilidade, segurança, eficiência energética e conectividade. Muitos desses ganhos de performance se traduzem em um amplo espectro de aplicações.

Crescente Demanda por Chips Ultra-Baixo Consumo e Seguros

O envelhecimento da população e a maior conscientização sobre saúde estão acelerando a adoção de eletrônicos médicos vestíveis e conectados. Este aumento força designers de chips a incorporar cibersegurança no nível do silício. Ultra-baixo consumo é crítico para sensoriamento em tempo real (temperatura, aceleração, velocidade) e para dispositivos que devem rodar em uma única bateria por anos.

Um relatório da MarketsandMarkets destaca a necessidade de microcontroladores que combinem baixo consumo com periféricos analógicos integrados. Tais chips entregam maior confiabilidade, menor ruído, latência reduzida e economia de custos – vantagens chave para medidores de glicose, monitores de frequência cardíaca e dispositivos implantáveis.

Renesas Synergy S1JA: Solução de Baixo Consumo e Alto Desempenho

A série Synergy S1 MCU exemplifica esta tendência. O grupo S1JA oferece um núcleo Arm Cortex-M23 de 48 MHz, blocos analógicos programáveis e funções de segurança robustas, simplificando design e reduzindo bill of materials (BOM). Esses MCUs se encaixam em aplicações IIoT e monitoramento médico sensíveis a custo e baixo consumo – incluindo medidores de vazão, sistemas multi-sensor e medidores de eletricidade monofásicos.

• Flash: 256 KB
• SRAM: 32 KB
• Tensão de operação: 1,6 V – 5,5 V
• Unidade de bias de sensor integrada e tecido analógico configurável

A suíte analógica on-chip inclui ADC de 16 bits, ADC sigma-delta de 24 bits, DAC de 12 bits, amplificadores operacionais rail-to-rail de baixo offset e comparadores de alta velocidade. Designers podem substituir múltiplos componentes analógicos externos com estes blocos internos.

MCUs S1JA da Renesas permitem configurações analógicas avançadas, de funções básicas a blocos analógicos mais complexos. (Imagem: Renesas Electronics)

Os MCUs S1JA alcançam ultra-baixo consumo: modo standby de 500 nA suporta vida útil de bateria de 20 anos para dispositivos que passam a maior parte do tempo dormindo.

Segurança é nativa com acelerador de criptografia AES, gerador de números aleatórios verdadeiro (TRNG) e unidades de proteção de memória – blocos fundamentais para conectividade segura com nuvem.

O Renesas Synergy Software Package (SSP) fornece drivers HAL, frameworks de aplicação e suporte RTOS. Também oferece seis módulos que simplificam a interconexão de blocos analógicos internos. Designers podem usar e² Studio ou IAR Embedded Workbench para personalizar suas soluções.

Designs de Referência para Monitores de Saúde Vestíveis

A solução de referência da Renesas demonstra a versatilidade do S1JA. Ela alimenta um monitor vestível de resposta galvânica da pele (GSR) e um medidor de composição corporal portátil (BCM). GSR mede condutância DC, enquanto BCM captura impedância AC de alta precisão – ambos exigindo resolução ADC precisa, amostragem rápida e compensação de temperatura da pele.

Componentes-chave: MCU Renesas S1JA, MCU Bluetooth-LE RL78/G1D (4,3 mA transmissão, 3,5 mA recepção), e carregador Li-ion ISL9203A (opera a partir de 2,4 V).

Samsung Exynos i T100: Wearables Multi-Protocolo e Seguros

O Exynos i T100 da Samsung integra um Arm Cortex-M4F (até 100 MHz) com 1,2 MB flash, 192 KB SRAM e 24 KB RAM. Suporta Bluetooth 5 LE, Zigbee 3.0 e Thread, e pode rodar dois protocolos simultaneamente. O subsistema de segurança dedicado (SSS) e função física não clonável (PUF) fornecem forte proteção contra hacking.

Temperatura de operação: –40 °C – 125 °C. A Samsung oferece uma placa de referência com interface Shields compatível com Arduino, além de suporte OS e API para desenvolvimento rápido de aplicações.

STM32MP1 da STMicroelectronics: Linux em Chip de Baixo Consumo

O processador multi-core STM32MP1 combina um Arm Cortex-A7 com um Cortex-M4, entregando performance nível Linux enquanto preserva capacidades em tempo real. Economia de energia é significativa: execução ociosa do Cortex-A7 pode ser parada, permitindo que o Cortex-M4 lide com a maioria das tarefas e corte consumo em ~25%. Modo standby reduz ainda mais o consumo em até 2,5 mil vezes.

O chip inclui GPU 3D para HMI, suporta DDR SDRAM e flash externos, e oferece um amplo conjunto de periféricos que podem ser alocados a qualquer núcleo. Placas de avaliação (STM32MP157A-EV1, STM32MP157C-EV1) e kits de descoberta (STM32MP157A-DK1, STM32MP157C-DK2) estão disponíveis, junto com três pacotes de desenvolvedor (Starter, Developer, Distribution) para atender necessidades variadas de projeto.

STM32MP1 da STMicroelectronics entrega performance, recursos e software open-source aprimorados. (Imagem: STMicroelectronics)

Big Data Encontra Imagem Médica

Manipulação de dados em larga escala é um desafio crítico em imagem médica, dispositivos conectados e automação. Maiores volumes de dados exigem segurança mais forte, maior interoperabilidade, processamento mais rápido e comunicação consistente.

Soluções Baseadas em BAW da Texas Instruments

A tecnologia bulk acoustic wave (BAW) da TI alimenta o MCU wireless SimpleLink CC2652RB e o clock sincronizador de rede LMK05318 – dispositivos projetados para equipamentos médicos de alta vazão. Ressonadores BAW oferecem alta frequência em forma compacta, resiliência mecânica aprimorada e temporização precisa para sinais com e sem fio.

O CC2652RB é o primeiro MCU sem cristal, integrando um ressonador BAW e CPU Arm Cortex-M4F de 48 MHz. Entrega vida útil de bateria excepcional (corrente de sleep sub-µA, até 80 KB RAM protegida por paridade) e suporta Zigbee, Thread, Bluetooth LE e protocolos proprietários de 2,4 GHz. O dispositivo opera de –40 °C a 85 °C e está disponível em um kit de desenvolvimento TI LaunchPad.

Processadores Xeon Scalable da Intel em Imagem Médica Impulsionada por IA

Inteligência artificial está transformando rapidamente a imagem médica, ainda muitas soluções ainda dependem de GPUs para deep learning. Processadores Xeon Scalable da Intel agora lidam com cargas de trabalho complexas e intensivas em memória tipicamente reservadas para GPUs.

Em colaboração com a Philips, a Intel demonstrou que servidores Xeon Scalable podem realizar inferência de deep learning em raios-X e tomografias computadorizadas sem aceleradores dedicados. Usando Intel Distribution of OpenVINO e otimizações de software, a Philips alcançou speedup de 188x para predição de idade óssea a partir de raios-X e speedup de 37x para segmentação pulmonar a partir de tomografias.

Estes resultados confirmam que CPUs de alto desempenho podem atender cargas de trabalho exigentes de IA na saúde, potencialmente reduzindo complexidade e custo de hardware.