Los sistemas de atención médica recientes basados en la comunicación del cuerpo humano (HBC) requieren sensores de interacción humana. Debido a las propiedades conductivas del cuerpo humano, los sensores capacitivos son los más conocidos y se aplican a muchos dispositivos electrónicos para la comunicación. Las fluctuaciones de capacitancia debido a la interacción humana suelen convertirse en niveles de voltaje utilizando algunos circuitos analógicos, y luego se utilizan convertidores analógico-digitales (ADC) para convertir los voltajes analógicos en códigos digitales para su procesamiento adicional. Sin embargo, las señales detectadas por el tacto humano naturalmente contienen mucho ruido, y se requiere un filtro analógico activo que consume mucha energía. Además, la inclusión de ADC hace que el sistema utilice una gran área y cantidad de energía. La estructura propuesta adopta un filtro de media móvil (MAF) basado en digital que puede funcionar de manera efectiva como un filtro paso bajo (LPF) en lugar de un filtro analógico de gran área y alto consumo de energía. Además, el algoritmo de detección de deltaC propuesto puede distinguir entre la interacción humana y la interacción con objetos. Como resultado, se pueden generar dos señales digitales individuales de toque/liberación y movimiento, y el tipo y la intensidad del toque pueden expresarse de manera efectiva sin la ayuda de un ADC. El chip prototipo del circuito de detección capacitiva propuesto se fabricó con tecnología de proceso CMOS comercial de 65 nm, y su funcionalidad fue completamente verificada mediante pruebas y mediciones. El núcleo del prototipo ocupa un área activa de 0,0067 mm, consume 7,5 uW de energía y tiene un tiempo de conversión de 105 ms.