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以下观点仅代表个人观点，不代表任何公司或者行业

从下游应用市场来看，通信和工业市场份额位居FPGA芯片一二位，同时通信市场份额有望持续提升。但是目前通信和工业市场趋于稳定，FPGA厂商一直推AI市场，但是AI市场目前被ASIC和显卡牢牢占据，FPGA被市场上认可度也不高。

几年前FPGA在国外医疗行业就已经发展的很好了，根据赛灵思透露，医疗领域已占据赛灵思营收非常重要的比重，并且一直在11%-15%的速度增长（2020年）。国内医疗行业目前正处于起步阶段，国产FPGA也趋于稳定，那么国内医疗+FPGA是不是一个好的“薪”赛道？我们接下来从FPGA在医疗行业的应用方面进行解析，至于结论或者结果自行判断。

FPGA特点

FPGA 提供可重构性和并行处理能力，这些优势优于 ASIC 和 CPU 等传统硬件解决方案。这使得能够创建高度定制且有效的解决方案，可以满足特定的医疗保健需求。

通过将 FPGA 技术融入诊断设备和医疗设备，实时数据处理和患者护理都能取得显著进步。FPGA 的发展使植入式神经假体、可穿戴医疗设备和医学成像系统受益匪浅。

接下来探讨 FPGA 在医疗保健领域的应用，揭示其对诊断和医疗设备的重大影响。同时评估 FPGA 在医疗保健领域的优势、困难和潜在应用，同时考虑该技术的伦理和社会影响。

FPGA 在医疗设备中的应用

FPGA（现场可编程门阵列）在医疗设备领域有着广泛的应用，通过提高各种医疗仪器的性能、灵活性和功能，彻底改变了医疗保健行业。FPGA 能够针对特定任务进行重新编程和定制，已成为各种医疗设备中的关键组件。以下是 FPGA 应用对医疗设备产生重大影响的一些关键领域。

基于FPGA的成像系统

诊断和治疗计划都严重依赖医学成像。为了实时处理和重建复杂的图像数据，成像系统经常使用 FPGA。以下是一些实例：

a.超声波设备：FPGA 可实现超声波机器的实时波束成形和图像处理，提供更清晰、更详细的图像，实现更加准确的诊断。

b. X射线和CT扫描仪：FPGA促进了先进的图像过滤和降噪技术，从而提高了图像质量并降低了患者的辐射剂量。

c. MRI机器：FPGA用于MRI系统中的实时数据处理，实现更快的图像采集和重建，同时保持图像质量。

基于FPGA的可穿戴医疗设备

为了持续监测和监视患者，可穿戴医疗设备正变得越来越普遍。这些设备通过 FPGA 进行了改进，提供高性能计算和节能功能。示例包括。

a. ECG 和 EKG 监视器：FPGA 能够实时处理 ECG 信号，检测异常并向患者和医疗保健专业人员提供即时反馈。

b. 血糖监测仪：FPGA 有助于精确测量血糖水平和快速分析数据，帮助患者更有效地管理糖尿病。

c. 可穿戴健康追踪器：FPGA 用于处理传感器数据、追踪身体活动、监测生命体征以及分析健康和健身应用的睡眠模式。

神经假体和植入设备中的 FPGA

对于残障人士来说，神经假体和植入式设备旨在替代失去的功能或提高生活质量。由于 FPGA 允许实时信号处理和定制，因此它们在这些设备中必不可少。示例包括：

a. 人工耳蜗：FPGA 处理声音信号来刺激听觉神经，让有听力障碍的人能够感知声音。

b. 脑深部刺激 (DBS) 设备：FPGA 调节电刺激模式来治疗帕金森病和特发性震颤等病症。

c. 用于视力恢复的视网膜植入：FPGA 处理视觉输入并刺激视网膜神经，为患有视网膜退行性疾病的患者恢复部分视力。

FPGA 在所有这些应用中都具有显著的优势。它们可以根据不断变化的医疗需求进行修改，确保设备与最新发展保持同步。FPGA 还提供低延迟的高速处理，提供医疗环境中所需的实时响应。此外，由于它们可以处理并行处理活动，因此它们是处理复杂算法和数据密集型医疗应用的最佳选择。

在医疗保健领域使用 FPGA 的优势

高性能和低延迟

FPGA 提供低延迟数据处理和高性能计算功能。实时处理在医疗应用中至关重要，尤其是对于患者监测和诊断。FPGA 适合时间敏感的场合，因为它们可以快速执行复杂算法并提供实时结果。

可定制性和灵活性

ASIC（专用集成电路）是固定的硬件解决方案，无法像 FPGA 那样进行定制或重新编程。医疗设备经常需要定制功能以满足个别患者的需求或随着医疗程序的发展而变化。FPGA 提供了极大的灵活性，因为它们很容易使用新算法或协议进行升级。

电源效率和便携性

可以开发基于 FPGA 的系统来优化电源使用，这对于电池供电或便携式医疗设备至关重要。FPGA 可以通过仅实现所需的功能并删除不必要的部件来帮助延长电池寿命并降低能耗。

实时处理能力

FPGA 擅长实时信号处理，因此非常适合需要快速获得结果的工作，包括监测生命体征、分析生物信号或应对危及生命的医疗情况。实时数据处理可以实现更快的诊断和及时采取行动，从而挽救生命。

并行处理

由于 FPGA 具有并行处理能力，因此可以同时执行许多任务。需要快速处理大量数据的医学成像应用可以从这种能力中受益。并行处理提高了医学图像重建和分析的效率，同时也缩短了总体处理时间。

医疗保健领域使用 FPGA 的局限性

设计复杂性和上市时间：由于创建基于 FPGA 的医疗解决方案需要专业知识和能力，因此设计过程具有挑战性且耗时。将 FPGA 技术集成到医疗设备或诊断仪器中可能会导致更长的开发时间和更昂贵的启动费用。

验证和确认：确保基于 FPGA 构建的医疗系统的可靠性和安全性至关重要。为了识别和纠正潜在的设计故障或错误，彻底的验证和确认技术必不可少。大量测试的必要性可能会导致开发进度进一步延长。

法规遵从性和安全标准：为保证患者安全和数据保密性，基于 FPGA 的医疗设备必须遵守严格的监管标准和安全标准。获得监管部门批准可能很困难，尤其是在使用基于 FPGA 的创新技术时。

成本：即使 FPGA 提供定制和灵活性，其成本也高于现成的固定硬件解决方案。前期开发成本（包括 FPGA 硬件和专业设计工具）可能会带来财务困难，尤其是对于初创公司或小型医疗保健组织而言。

资源利用率：为了获得最佳性能，必须正确使用 FPGA 资源。资源管理效率低下会对电源效率和整体系统性能产生负面影响，从而导致利用率不足或资源消耗过多。

领域专业知识有限：FPGA 在医疗保健领域的成功实施依赖于精通 FPGA 编程和医疗领域知识的熟练工程师。缺乏具备这两种技能的专业人员可能会阻碍 FPGA 技术在医疗保健领域的广泛应用。

FPGA 在医疗诊断中的应用

FPGA（现场可编程门阵列）技术已广泛应用于医疗诊断，彻底改变了医疗专业人员分析和解释患者数据的方式。FPGA 能够执行实时信号处理、并行计算和硬件加速，使其成为各种诊断工具中的宝贵资产。以下是 FPGA 在医疗诊断中使用的一些关键领域：

基于FPGA的诊断工具

即时诊断设备：

即时诊断 (POC) 测试是指在患者附近进行的医疗诊断程序，可快速提供结果以便做出及时决策。这些设备依靠 FPGA 执行数据收集、信号调节和数据分析等功能。FPGA 支持的实时处理功能有利于即时诊断许多医疗问题，例如传染病、心脏生物标志物和血糖水平，从而提高结果的准确性和速度。

DNA测序和基因组分析：

得益于新一代测序 (NGS) 技术，基因组分析取得了长足进步，这也使定制治疗和疾病早期检测成为可能。为了加速计算要求高的 NGS 活动（如碱基调用、比对和变异调用），FPGA 被广泛使用。因此，大型基因组数据集可以更有效地处理，处理时间也更短。

病原体检测与鉴定：

在分析分子诊断测试以发现患者样本中的感染时，FPGA 被使用。这些工具能够快速处理和解释基于核酸或蛋白质的测试，从而实现传染病的早期诊断并促进及时的治疗决策。

诊断中的实时信号处理：

脑电图和脑机接口：

脑电图 (EEG) 可以检测大脑电活动，是识别神经系统疾病的重要工具。FPGA 可以实现实时脑电图信号处理，通过消除噪音、识别异常模式和过滤背景噪音，有助于诊断癫痫、睡眠问题和脑外伤等疾病。

心脏信号分析：

FPGA 有助于实时处理心电图 (ECG) 信号，从而能够快速识别异常心律和心脏状况。该技术在紧急情况下尤其有用，因为在这种情况下，立即检测危及生命的心律失常可能至关重要。

呼吸监测与分析：

FPGA 可用于呼吸诊断设备，处理监测呼吸模式和肺功能的传感器数据。实时分析呼吸信号有助于及早发现呼吸系统疾病，并支持患者管理决策。

FPGA用于医学图像处理和分析

图像增强和重建：

X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学成像技术会产生大量需要复杂处理的数据。FPGA 可加速图像增强、降噪和图像重建算法，从而生成更清晰、更详细的医学图像，实现更加准确诊断。

特征提取和模式识别：

FPGA 用于医学图像分析，提取相关特征和模式，从而帮助检测异常和病变。实时处理图像的能力提高了放射科医生和其他医疗专业人员的效率。

计算机辅助诊断 (CAD) 系统：

支持 FPGA 的 CAD 系统使用先进的算法和机器学习模型来帮助放射科医生检测和诊断医疗状况。这些系统可以分析医学图像并提供自动诊断支持，从而提高准确性并减少误判的可能性。

总结

在医疗设备和诊断领域，FPGA 技术已被证明具有改变游戏规则的作用。FPGA 利用其高性能、实时处理能力和硬件定制，显著推动了医疗技术的发展，从而改善了患者护理并提高了诊断准确性。

FPGA 使得在医疗设备领域创建创新解决方案成为可能。通过基于 FPGA 的实现，成像系统、可穿戴医疗设备和神经假体都取得了重大进展，从而实现了更快、更准确的医疗干预。FPGA 在医疗诊断方面也发挥了变革性作用。实时检测、DNA 测序、病原体识别、EEG 信号分析、心脏监测和医学图像处理都因这项技术而发生了革命性的变化，它为医疗工作者提供了关键的见解和快速决策帮助。

AI 和 ML 与 FPGA 的结合增加了未来的可能性，但在设计复杂性、验证和法规遵从性方面仍然存在挑战。在 FPGA 技术的优势与道德考虑（例如隐私、数据安全和公平获得医疗保健解决方案）之间保持平衡至关重要， FPGA 将继续推动医疗保健领域的创新、推进医学研究，并最终使全球患者和医疗保健提供者受益。

参考：

1、https://fpgainsights.com/fpga/fpga-in-healthcare-enhancing-medical-devices-and-diagnostics/

2、https://mp.weixin.qq.com/s/LkCbd5Gfj9uuBGh-JoV_SQ

3、https://www.innovatefpga.com/cgi-bin/innovate/teams.pl?Id=AP041

4、https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/healthcare-it/products/programmable/overview.html

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