Wymyślne urządzenia wearables, nadzorowane przez coraz bardziej wydajne bezprzewodowe układy SoC, są nie tylko cennym narzędziem dla klientów indywidualnych, ale wzbudzają również zainteresowanie profesjonalistów. Przykładem mogą tu być lekarze i naukowcy zajmujący się naszym zdrowiem i kondycją.

Przed pojawieniem się urządzeń wearables, decyzje dotyczące kwestii związanych ze zdrowiem były podejmowane na podstawie opinii lekarzy lub tego, co sami wiemy o sobie. Jednakże, jak zauważył Michael Dell, założyciel i dyrektor generalny Dell Technologies w wywiadzie dla Business Insider z 2015 roku, Postęp w technologii wearables, i nie tylko tej, ostatecznie wyeliminuje wiele domysłów na temat zdrowego trybu życia^[1].

Cofnijmy się o prawie 10 lat, a przekonamy się, że słowa Della są niezwykle trafne. W tamtym czasie, podobnie jak wielu z nas, używał on monitora aktywności Fitbit. Było to „obowiązkowe” wyposażenie fitness tamtej epoki. Urządzenie liczyło kroki, przebyty dystans, a po wprowadzeniu do aplikacji na smartfona informacji o własnej wadze, wzroście i płci, obliczało również spalone kalorie. Dane te były generowane przez wbudowany akcelerometr, procesor i precyzyjnie dostrojony algorytm do wykrywania unikatowych wzorców ruchu. Była to ta sama technologia, która umożliwiała również urządzeniom przenośnym tamtej generacji szacowanie długości i głębokości snu.

Choć wearables z 2015 roku mogły wzbudzać duże zainteresowanie użytkowników, dzisiejsze egzemplarze są nieporównywalnie lepsze. Wraz z postępem technologicznym, urządzenia do monitorowania kondycji mogą mierzyć więcej sygnałów i to dużo bardziej zróżnicowanych. Zaciera się ponadto granica między zwykłym monitorowaniem kondycji, a pomiarami medycznymi. Dzisiejsze wysokiej klasy sprzęty przenośne mogą obsługiwać bogaty zestaw czujników rejestrujących m.in.: maksymalne V02 użytkownika, nasycenia krwi tlenem (Sp02), temperaturę, tętno i jego zmienność (HRV), a także mogą zbierać dane dotyczące snu i aktywności. Urządzenia te są bezpośrednim rozwinięciem pionierskich rozwiązań z połowy drugiej dekady XX wieku.

Oprócz danych dotyczących aktywności fizycznej, szczególnie cenne okazały się pomiary tętna i HRV, a także pomiary temperatury skóry. Taki komplet pozwala na przykład przewidywać i wykrywać hipoglikemię^[2]. Urządzenia przenośne nowej generacji pomagają ponadto oceniać ryzyko zachorowania na cukrzycę. I nie jest to koniec korzyści. Te same czujniki mogą dostarczać informacje dotyczące stresu i tętna, które wraz z danymi o jakości snu są w stanie monitorować zdrowie psychiczne określonej osoby, pomagając też w lepszym radzeniu sobie z lękiem^[3].

Wzrost popularności urządzeń wearables

Mamy do czynienia ze swego rodzaju sprzężeniem zwrotnym. Postęp urządzeń przenośnych wpływa na nasze zainteresowanie własnym zdrowiem, a to z kolei motywuje inżynierów do ich dalszego rozwijania. Według analizy market.us, w 2023 roku globalny rynek urządzeń przenośnych był wart 70 mld USD^[4], co oznacza zwiększenie o 9 mld USD w porównaniu z rokiem 2022. Do 2032 r. wartość ta wyniesie 231 mld USD, przy czym wzrost będzie dotyczył wszystkich rynków i każdej kategorii zastosowań. W 2022 roku urządzenia konsumenckie stanowiły prawie 50% wszystkich^[5], ale znaczący udział w rynku miały także sprzęty do klinicznej opieki zdrowotnej oraz przenośne dla przedsiębiorstw i przemysłu.

Rozwój tego typu urządzeń medycznych i konsumenckich, które mogą gromadzić szeroki zestaw danych, otwiera ogromny potencjał w zakresie poprawy wyników zdrowotnych.

Jak powiedział Emmanuel Stamatakis, profesor aktywności fizycznej, stylu życia i zdrowia populacji w Centrum Charlesa Perkinsa na Uniwersytecie w Sydney, w artykule redakcyjnym opublikowanym w British Journal of Sports Medicine: – Wykorzystanie urządzeń przenośnych w badaniach, w połączeniu z szybko rozwijającą się sztuczną inteligencją, pozwala nam odkryć, w jaki sposób mikrowzorce codziennej aktywności odnoszą się do ryzyka przedwczesnej śmierci, chorób sercowo-naczyniowych, a nawet raka.

Współprzewodniczący redakcji, Jason Gill, profesor zdrowia kardiometabolicznego na Uniwersytecie w Glasgow, dodał: – Ważne jest, aby wykorzystać możliwości urządzeń noszonych, ponieważ mają one tak duży potencjał, aby informować o wytycznych dotyczących tego, ile i jakie rodzaje aktywności zalecamy ludziom, aby poprawić ich zdrowie, a także by im pomóc wzmagać aktywność. Rozumiemy teraz, że związek między aktywnością fizyczną a zdrowiem jest znacznie silniejszy niż sugerowały poprzednie badania oparte na danych zgłaszanych przez samych pacjentów^[6].

W poszukiwaniu doskonałości

Jeśli chodzi o rozwój fizyczny i stałe dążenie do perfekcji, informacja to potęga. Dzisiejsza noszona technologia pomiarowa sportowców może dostarczać więcej i wydajniej oraz większej liczbie osób, niż kiedykolwiek wcześniej. Dostosowany do potrzeb trening, oparty na danych, jest teraz normą. Najpopularniejsze sportowe urządzenia noszone integrują jeden lub więcej trackerów GNSS, czujnik tętna, czujnik ruchu, a także akcelerometr.

Inne, na przykład NNOXX One, firmy zajmującej się technologią zdrowia i fitnessu, są bardziej wyspecjalizowane. Urządzenie, zawierające układ SoC nRF5340 firmy Nordic Semiconductor, mierzy poziom tlenku azotu (NO) i natlenienia mięśni (SmO2) podczas ćwiczeń. Tlenek azotu zwiększa dopływ tlenu do serca, mózgu i mięśni.

GNSS jest cennym narzędziem dostarczającym danych dotyczących ruchu sportowca na boisku i jest używany w szerokiej gamie sportów zespołowych. Urządzenie noszone, zawierające GNSS, może dostarczać informacje dotyczące prędkości, odległości i pozycji, co pomaga zarówno trenerom, jak i sportowcom, zrozumieć wzorce ruchu i zaplanować strategie optymalizacji gry zespołowej. Monitory tętna umożliwiają śledzenie wydajności układu sercowo-naczyniowego i doskonalenie poziomów wysiłku, szybkości regeneracji i trening na optymalnym poziomie układu sercowo-naczyniowego. Wszystkie te dane mogą wpływać na podejmowanie działań zmniejszających ryzyko kontuzji.

Czujniki ruchu i akcelerometry mierzą przyspieszenie, opóźnienie, tempo zmiany prędkości i zmiany kierunku, czyli wszystkie ważne wskaźniki dla sportów, w których moc, prędkość i szybkie zmiany kierunku są niezbędne. Przykładem jest koszykówka. Czujniki ruchu mogą również wykrywać brak równowagi lub nieprawidłowości w ruchu, co może być skuteczne w łagodzeniu powtarzających się urazów. Sztuczna inteligencja jeszcze bardziej podnosi sportową poprzeczkę.

– Integracja sztucznej inteligencji i technologii urządzeń przenośnych zrewolucjonizowała krajobraz sportowy. Czujniki udostępniają obiektywne dane fizjologiczne, umożliwiając pomiar wewnętrznych wskaźników obciążenia, które kiedyś były zależne od drogiego i specjalistycznego sprzętu. Systemy coachingowe oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować ogromne zbiory danych generowane przez czujniki przenośne, zapewniając tym samym ocenę wydajności sportowca w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja może identyfikować trendy, wzorce i anomalie w danych sportowca, oferując spersonalizowane zalecenia treningowe^[7] – twierdzi A.Ç Seçkin z Wydziału Inżynierii Komputerowej Uniwersytetu Adnana Menderesa w Turcji.

Siła uczenia maszynowego i fuzja czujników brzegowych sieci

Użytkownicy urządzeń noszonych, począwszy od klientów indywidualnych, pracowników służby zdrowia do naukowców zajmujących się sportem, oczekują od nich coraz więcej. Rosną zatem wymagania dotyczące stosowanych w nich układów SoC. Obsługa łączności bezprzewodowej i nadzorowanie wielu czujników, które mogą generować miliony danych, to jedno, ale nadanie im sensu w określonym kontekście i to wystarczająco szybko, wymusza bardzo dużą moc obliczeniową układów SoC. Powinny być przystosowane od uczenia maszynowego (ML), przy czym niezbędna jest również fuzja czujników krawędziowych.

Algorytmy uczenia maszynowego zapewniają możliwość radzenia sobie z dużą ilością danych i wyodrębniania istotnych informacji dla wszystkich grup użytkowników. Sprawia to, że uczenie maszynowe jest przydatne w urządzeniach noszonych na co dzień, przeznaczonych do rozpoznawania aktywności człowieka (HAR). HAR pozwala na określenie zarówno czynności konkretnych, związanych z poruszaniem się (chodzenie lub bieganie), jak i funkcjonalnych (mycie zębów, rąk czy przygotowanie jedzenia). Ocena takich działań i wyciąganie wniosków może pomóc w rozpoznaniu zdrowia i dobrego samopoczucia danej osoby^[8].

Uzyskanie pełnego obrazu wymaga połączenia różnych strumieni z wielu czujników. Niezbędne jest więc stosowanie układów SoC zdolnych do fuzji, w celu filtrowania informacji i określania, które ze wszystkich przekazywanych danych odpowiadają tej samej aktywności lub monitorowaniu zdrowia.

Technologia SoC dotrzymuje kroku

Jeszcze w 2010 roku urządzenia wearables wykorzystywały wbudowany akcelerometr, procesor 25 MHz, 8 kB pamięci RAM i 128 kB pamięci Flash. Dodajmy do tego akumulator wielokrotnego ładowania. To była cała potrzebna technologia na początku XXI wieku. Dzisiaj takie bezprzewodowo połączone urządzenia, wykorzystujące ML i fuzję czujników krawędziowych, wymagają skoku kwantowego. Odpowiednio zareagowali na to producenci chipów. Na przykład Nordic Semiconductor, specjalizujący się m.in. w technologii bezprzewodowej używanej w IoT, ogłosił w zeszłym roku wprowadzenie swojej czwartej generacji bezprzewodowych układów SoC o niskim poborze mocy. Jest to seria nRF54, całkowicie odmienna od układów stosowanych w urządzeniach noszonych 10 lat temu.

Bezpośredni poprzednicy nRF54H20, tacy jak nRF52840 z procesorem Arm Cortex-M4 i nRF5340, pierwszy na świecie bezprzewodowy SoC, wyposażony w dwa procesory Arm Cortex-M33, były potężnymi ukłądami SoC. Ale nRF54H20 może teraz pochwalić się wieloma procesorami Arm Cortex-M33 i wieloma koprocesorami RISC-V, które zapewniają jeszcze wyższą wydajność. Procesory są taktowane zegarem do 320 MHz i obsługują 2 MB pamięci nieulotnej i 1 MB pamięci RAM. Ta moc obliczeniowa i ilość pamięci sprawiają, że SoC jest idealny do uruchamiania modeli ML oraz fuzji czujników krawędziowych.

nRF54H20 jest również jednym z najbezpieczniejszych, niskomocowych i wieloprotokołowych układów SoC dostępnych na rynku, niezbędnym w zastosowaniach związanych z opieką zdrowotną i sportem, które wymagają bezpieczeństwa potencjalnie wrażliwych danych osobowych. Jego najnowocześniejsze zabezpieczenia zostały zaprojektowane zgodnie ze standardem bezpieczeństwa Platform Security Architecture (PSA) Certified Level 3 IoT. SoC obsługuje również usługi bezpieczeństwa, takie jak Secure Boot, Secure Firmware Update i Secure Storage, a także posiada akceleratory kryptograficzne, które są zabezpieczone przed atakami typu side-channel oraz czujniki sabotażu, wykrywające atak na bieżąco i podejmujące odpowiednie działania.

Co dalej z urządzeniami wearables?

Zastąpienie wielu elementów układami SoC lub SiP wielkiej skali integracji, wydłużenie żywotności baterii wynikające z zastosowania radia o bardzo niskim poborze mocy, a także zmniejszenie do minimum prądu uśpienia spowodowało, że urządzenia noszone będą w przyszłości bardziej wydajne i funkcjonalne oraz coraz mniejsze. Zarejestrują też wskaźniki, których dzisiaj jeszcze nie można uchwycić.

– W przyszłości urządzenia wearables będą nie tylko wspomagać trening, ale również ostrzegać o zbliżających się chorobach, zarządzać przewlekłymi schorzeniami i pomagać lekarzom w dostosowaniu leczenia do indywidualnych potrzeb każdego pacjenta^[9]. Mogą być „niewidzialne”, wtapiając się w ubranie lub dostosowując się do ciała – twierdzi dr Veena Misra, dyrektor ASSIST Center, finansowanego przez National Science Foundation, które zrzesza naukowców z North Carolina State University i instytucji partnerskich w celu stworzenia nowej generacji urządzeń noszonych codziennego użytku.

Inne zastosowania mogą obejmować monitorowanie zdrowia psychicznego, przestrzeganie i dawkowanie leków oraz wiele innych. Rzeczywistość jest taka, że potencjalne zastosowania przyszłych urządzeń wearables nie są już ograniczone przez technologię bezprzewodową, ale przez wyobraźnię ich twórców.

Więcej informacji

_____________________________________

[1] Michael Dell is smack-talking his buddy Marc Benioff to raise money for charity. Business Insider, March 2015.

[2] The Potential of Current Noninvasive Wearable Technology for the Monitoring of Physiological Signals in the Management of Type 1 Diabetes: Literature Survey. National Institutes of Health, 2022.

[3] A Survey on Wearable Sensors for Mental Health Monitoring. National Institutes of Health, 2023.

[4] Global Wearable Technology Market By Product, By Application, By Region and Companies – Industry Segment Outlook, Market Assessment, Competition Scenario, Trends, and Forecast 2023-2032. market.us, April 2024.

[5] Global Wearable Technology Market By Product, By Application, By Region and Companies – Industry Segment Outlook, Market Assessment, Competition Scenario, Trends, and Forecast 2023-2032. market.us, April 2024.

[6] Wearables will transform health, but change brings challenges say researchers. The University of Sydney, August 2023.

[7] Review on Wearable Technology in Sports: Concepts, Challenges and Opportunities. A.Ç Seçkin et al, September 2023.

[8] Wearable multi-sensor data fusion approach for human activity recognition using machine learning algorithms. B Vidya, Sasikumar P, 2022

[9] 2022 Our Wearable Future, Part 1: What Will New Tech Look Like? Jerilyn Covert, Stanford Medicine, August 2022.

Układ nRF52840 firmy Nordic został zastosowany w najnowszej generacji urządzeń przenośnych, takich jak hybrydowy smartwatch Withings ScanWatch Nova