Wi-Fi чип в Raspberry Pi может измерять частоту сердечных сокращений с клинической точностью без дорогостоящих фитнес-трекеров

Дешевые Wi-Fi-чипы, подобные тем, что находятся в Raspberry Pi за 30 долларов, могут измерять пульс человека с точностью клинического пульсометра или дорогого устройства для отслеживания состояния здоровья и фитнеса, такого как Apple Watch.

По словам исследователей из UCSC, которые возглавили исследование Pulse-Fi, простая Wi-Fi-сеть, созданная с помощью пятибаксового чипа ESP32, может отслеживать пульс человека не хуже, чем Apple Watch 10, которые сейчас продаются со скидкой на Amazon, но все еще стоят $359.

Результаты тестов, проведенных с помощью дешевого Raspberry Pi оказались еще более точными, поскольку исследователи просеяли данные об информации о состоянии канала Wi-Fi (CSI) через алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы определить частоту сердечных сокращений более чем сотни участников исследования.

Характеристики канала Wi-Fi, создаваемого между передатчиком и приемником, такие как фаза, частота в физическом окружении или амплитуда, могут слегка меняться с каждым вдохом и ударом сердца. Эти незначительные изменения затем фильтруются с помощью алгоритмов машинного обучения, которые отбрасывают все другие причины, способные изменить ИГО Wi-Fi сети, оставляя Raspberry Pi с правильным измерением пульса всех 118 человек, участвовавших в исследовании.

Ко всему прочему, способность определять пульс по Wi-Fi сети проявлялась независимо от того, в какой позе находились участники, двигались ли они, стояли, сидели и даже лежали.

Чтобы добиться этого, команде пришлось создать собственную базу данных с нуля и использовать контрольное устройство, такое как оксиметр клинического класса, чтобы научить алгоритмы ИИ, какие изменения в частоте или амплитуде канала Wi-Fi могут быть отнесены к сердечному ритму, а какие - к помехам от других источников.

Разработанный ими набор, управляемый искусственным интеллектом, помог обнаружить пульс на большем расстоянии, открыв путь к повседневному мониторингу сердечного ритма по Wi-Fi сетям с помощью алгоритма Pulse-Fi. Помимо обнаружения пульса по Wi-Fi, исследователи из UCSC теперь нацелены на распознавание частоты дыхания, что может помочь людям, страдающим апноэ во сне.