Semnalele WiFi pot măsura pulsul. Nu e nevoie de dispozitive portabile
În mod tradițional, măsurarea ritmului cardiac necesită un dispozitiv portabil, fie că este vorba de un ceas inteligent sau de un aparat medical de uz spitalicesc. O nouă cercetare arată că semnalele WiFi pot măsura pulsul.
Semnalele WiFi pot măsura pulsul
Frecvența cardiacă este unul dintre cei mai importanți indicatori ai stării de sănătate, oferind o imagine de ansamblu asupra activității fizice, stresului și anxietății, nivelului de hidratare și altor aspecte ale unei persoane.
O nouă cercetare realizată de inginerii de la Universitatea din California, Santa Cruz, arată cum semnalul provenit de la un dispozitiv WiFi de uz casnic poate fi utilizat pentru această monitorizare crucială a sănătății, cu o precizie de ultimă generație, fără a fi nevoie de un dispozitiv portabil.
Demonstrația lor de concept arată că, într-o zi, oricine ar putea beneficia de această tehnologie neintruzivă de monitorizare a sănătății bazată pe WiFi în propria locuință. Echipa a demonstrat că tehnica lor funcționează cu dispozitive WiFi ieftine, demonstrând utilitatea acesteia în medii cu resurse limitate.
Un studiu care demonstrează tehnologia, pe care cercetătorii au numit-o „Pulse-Fi”, a fost publicat în lucrările Conferinței internaționale IEEE 2025 privind calculul distribuit în sisteme inteligente și Internetul obiectelor (DCOSS-IoT) .
Măsurarea cu WiFi
O echipă de cercetători de la Facultatea de Inginerie Baskin a Universității din California, Santa Cruz, din care au făcut parte profesoara de informatică și inginerie Katia Obraczka, doctorandul Nayan Bhatia și elevul de liceu și cercetătorul vizitator Pranay Kocheta, a proiectat un sistem pentru măsurarea precisă a ritmului cardiac, care combină dispozitive WiFi ieftine cu un algoritm de învățare automată.
Dispozitivele WiFi emit unde de frecvență radio în spațiul fizic din jurul lor și către un dispozitiv receptor, de obicei un computer sau un telefon. Pe măsură ce undele trec prin obiectele din spațiu, o parte din ele sunt absorbite de aceste obiecte, provocând modificări detectabile matematic în undă, conform Eurekalert.
Pulse-Fi utilizează un transmițător și un receptor WiFi, care rulează algoritmul de procesare a semnalului și de învățare automată al Pulse-Fi. Ei au antrenat algoritmul să distingă chiar și cele mai slabe variații ale semnalului cauzate de bătăile inimii umane, filtrând toate celelalte modificări ale semnalului din mediu sau cauzate de activități precum mișcarea.
„Semnalul este foarte sensibil la mediul înconjurător, așa că trebuie să selectăm filtrele potrivite pentru a elimina toate zgomotele inutile”, a spus Bhatia.
E nevoie doar de cinci secunde
Echipa a efectuat experimente cu 118 participanți și a descoperit că, după doar cinci secunde de procesare a semnalului, putea măsura ritmul cardiac cu o precizie de nivel clinic. La cinci secunde de monitorizare, au observat o eroare de doar jumătate de bătăi pe minut, iar perioadele mai lungi de monitorizare au crescut precizia.
Echipa a descoperit că sistemul Pulse-Fi funcționa indiferent de poziția echipamentului în cameră sau de persoana a cărei frecvență cardiacă era măsurată – indiferent dacă aceasta stătea, era în picioare, culcată sau mergea, sistemul funcționa în continuare. Pentru fiecare dintre cei 118 participanți, au testat 17 poziții diferite ale corpului, obținând rezultate precise.
Aceste rezultate au fost obținute folosind cipuri ESP32 ultra-ieftine, care se vând cu prețuri cuprinse între 5 și 10 dolari, și cipuri Raspberry Pi, care costă aproape 30 de dolari. Rezultatele experimentelor cu Raspberry Pi arată performanțe și mai bune. Dispozitivele WiFi mai scumpe, precum cele utilizate în routerele comerciale, ar putea îmbunătăți și mai mult precizia sistemului.
De asemenea, cercetătorii au descoperit că sistemul lor funcționa cu precizie la o distanță de trei metri, sau aproape 10 picioare, de hardware. Testele suplimentare, care depășesc cele publicate în studiul actual, arată rezultate promițătoare pentru distanțe mai mari.
„Am descoperit că, datorită modelului de învățare automată, distanța nu avea practic niciun efect asupra performanței, ceea ce reprezenta o mare provocare pentru modelele anterioare”, a spus Kocheta. „Un alt aspect era poziția – toate lucrurile diferite cu care ne confruntăm în viața de zi cu zi. Am vrut să ne asigurăm că sistemul nostru este robust, indiferent de modul de viață al unei persoane.”
Crearea setului de date cu Pulse-Fi
Pentru ca sistemul lor de detectare a ritmului cardiac să funcționeze, cercetătorii au trebuit să antreneze algoritmul de învățare automată pentru a distinge detectările slabe din semnalele WiFi cauzate de bătăile inimii umane. Au descoperit că nu existau date pentru aceste modele folosind un dispozitiv ESP32, așa că au decis să creeze propriul set de date.
În biblioteca de știință și inginerie a Universității din California, Santa Cruz, au instalat sistemul ESP32 împreună cu un oximetru standard pentru a colecta date „reale”. Combinând datele din configurația Pulse-Fi cu datele reale, au putut învăța o rețea neuronală care modificări ale semnalelor corespundeau ritmului cardiac.
În plus față de setul de date ESP32 pe care l-au colectat, au testat Pulse-Fi folosind un set de date produs de o echipă de cercetători din Brazilia folosind un dispozitiv Raspberry Pi, care a creat cel mai extins set de date existent pe WiFi pentru monitorizarea inimii, din câte știu cercetătorii.
În prezent, cercetătorii lucrează la continuarea cercetărilor pentru a extinde tehnica lor de detectare a ritmului respirator, pe lângă ritmul cardiac, ceea ce poate fi util pentru detectarea afecțiunilor precum apneea de somn. Rezultatele nepublicate sunt foarte promițătoare în ceea ce privește detectarea precisă a ritmului respirator și a apneei.
