IoT in der Medizin
Gemeinsame Analyse
Multifunktionale Sensoren für die Analyse von festen und flüssigen Stoffen wären extrem nützlich, doch leider sind sie noch Zukunftsmusik. Das soll sich nun ändern.
Analog Devices und Consumer Physics arbeiten nun zusammen an der Entwicklung einer Sensor-to-Cloud-Personal- und -Industrial-IoT-Plattform mit der Fähigkeit zur Analyse von Flüssigkeiten und festen Stoffen, darunter beispielsweise Nahrungsmittel, Pflanzen, Medikamente oder Chemikalien. Die beiden Unternehmen haben die Absicht, die zur Materialabtastung dienende SCiO-Technologie von CP in Smartphones und Wearables sowie Industrie- und Medizin-Applikationen zu integrieren. Die gemeinsam entwickelte Sensor-to-Cloud-Plattform wird es den Anwendern ermöglichen, Substanzen schnell und zuverlässig zu detektieren, die Qualität zu kontrollieren und eine breite Palette von Eigenschaften zu messen, so zum Beispiel Kalorien, Fett, Zucker und Proteine, den Zuckergehalt von Früchten und Gemüsen, den Alkoholgehalt von Getränken oder die chemische Zusammensetzung von Kraftstoffen und Ölen.
Die Technik, auf der SCiO basiert, wird als Nahinfrarot-Spektroskopie (NIR) bezeichnet und ist in Laboratorien auf der ganzen Welt bereits seit Jahrzehnten im Einsatz. Das vielfältige Anwendungsgebiet umfasst Branchen wie den Nahrungsmittelsektor, die pharmazeutische Industrie, die Landwirtschaft, das Gesundheitswesen, die Öl- und Gasindustrie, die Kunststoffbranche, die Kosmetikindustrie, die Bereiche Geologie und Mineralogie sowie viele weitere Sparten. Die derzeitigen Geräte sind allerdings noch groß und teuer.
Materialanalysen auf Basis der NIR-Spektroskopie beruhen auf dem Prinzip, dass jede Molekülart auf eine ganz spezielle Weise schwingt. Diese Schwingungen treten mit Licht in Wechselwirkung und erzeugen dabei eine spezifische optische Signatur. Diese Signatur wiederum lässt sich mit dem optischen Sensor und entsprechender Signalaufbereitungs-Elektronik erfassen. Ausgefeilte Algorithmen greifen auf einen aktualisierbaren Datenbestand zurück, um in Echtzeit das Spektrum zu analysieren und dem Anwender Informationen über die analysierte Materialprobe zu geben.
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