Инженеры Калифорнийского университета в Санта-Крус разработали новый способ измерения сердечного ритма в режиме реального времени без необходимости использования носимых устройств, полагаясь исключительно на Wi-Fi и Raspberry Pi. По имеющимся данным, этой системе под названием Pulse-Fi нужен только обычный Wi-Fi для отправки и получения сигналов, и она больше не зависит от традиционных медицинских устройств, таких как браслеты и умные часы. Ожидается, что это значительно упростит мониторинг данных о состоянии здоровья и сделает управление здравоохранением более популярным и удобным.
Проект возглавляет Катя Обрачка, профессор информатики и инженерии, а результаты исследования были опубликованы на Международной конференции IEEE 2025 года по распределенным вычислениям для интеллектуальных систем и Интернета вещей. В состав исследовательской группы входят докторант Наян Бхатия и приглашенный научный сотрудник средней школы Пранай Кочета. Они продемонстрировали, что повседневные сети Wi-Fi в сочетании с алгоритмами машинного обучения могут отслеживать сигналы о здоровье с высокой точностью.
Pulse-Fi работает, используя крошечные изменения, которые происходят, когда радиочастотные сигналы Wi-Fi проникают в тело человека и объекты окружающей среды. В системе используются недорогие чипы и приемники Wi-Fi в сочетании с алгоритмами машинного обучения для точного определения колебаний сигнала, вызванных сердцебиением из-за сложных помех окружающей среды. Бхатия отметил: «Сигнал очень чувствителен, и фильтры должны быть точно выбраны для удаления различных шумов окружающей среды».
Исследовательская группа пригласила 118 испытуемых принять 17 поз, включая стояние, сидение, лежание и ходьбу. Мониторинг занял всего 5 секунд, а средняя погрешность сердечного ритма не превышала 0,5 уд/мин. Чем дольше время мониторинга, тем выше точность. Для системы требуется только недорогой чип ESP32 (по цене около 5 долларов США) и материнская плата Raspberry Pi (около 30 долларов США). Оба показали отличные результаты, причем Raspberry Pi показал себя лучше. Исследователи также полагают, что если использовать беспроводной маршрутизатор коммерческого уровня, эффект будет лучше. В практических приложениях Pulse-Fi стабильно работает на расстоянии до 3 метров, а предварительные эксперименты показывают потенциал даже на больших расстояниях.
Кочета отметил, что в прошлом системы мониторинга здоровья Wi-Fi работали нестабильно при изменении расстояния и положения тела, но Pulse-Fi использовала модель машинного обучения, чтобы полностью решить эту проблему. «Мы обнаружили, что благодаря машинному обучению изменение расстояния практически не влияет на производительность», — сказал он.
Чтобы обучить алгоритм, команда сначала использовала оборудование ESP32 и медицинский оксиметр для одновременного сбора данных в библиотеке кампуса, предоставляя «истинное значение» частоты сердечных сокращений для обучения нейронной сети. Кроме того, исследование включает в себя самый большой в мире набор данных сигналов пульса Wi-Fi, собранный бразильской командой на базе Raspberry Pi, что обеспечивает широту и точность Pulse-Fi.
Хотя текущие результаты сосредоточены на измерении сердечного ритма, команда уже пытается применить их к другим показателям здоровья, таким как частота дыхания и апноэ во сне. Ранние неопубликованные эксперименты показывают, что сигналы Wi-Fi могут обнаруживать нарушения дыхания и сна. Если эти исследования в конечном итоге будут признаны в отрасли, ожидается, что Pulse-Fi станет дешевым, неинвазивным и удобным инструментом домашнего и клинического мониторинга здоровья, принеся хорошие новости в регионы с ограниченными медицинскими ресурсами.