Este artículo presenta un marco de codiseño de clasificadores de características de señal mixta para el diseño de sistemas de interfaz flexible (FE) para dispositivos portátiles de salud. A diferencia de las soluciones de FE existentes que se centran exclusivamente en el clasificador, este estudio adopta un enfoque integral para abordar las limitaciones de área y potencia en sistemas de salud basados en aprendizaje automático (ML) mediante la integración de una interfaz analógica, extracción de características y un clasificador. En concreto, diseñamos un extractor de características analógico por primera vez en FE, lo que reduce significativamente los costes de extracción de características y permite diseños específicos para cada aplicación mediante una estrategia de selección de características basada en NAS con reconocimiento de hardware. Las evaluaciones comparativas en el ámbito sanitario demuestran la implementación de un sistema flexible, eficiente y de alta precisión con un área ultrabaja, lo que lo hace adecuado para la monitorización de dispositivos portátiles desechables de bajo consumo.
