Исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Крузе представили способ измерения пульса, не требующий носимых устройств. Всё, что нужно — обычное Wi‑Fi-оборудование и алгоритм машинного обучения.
Разработку под названием Pulse-Fi представили на конференции IEEE по распределённым вычислениям и IoT. Руководила проектом профессор компьютерных наук Катя Обрацка, вместе с аспирантом Наяном Бхатией и школьником-стажёром Пранаем Кочетой. Целью было показать, что бытовые Wi‑Fi-сети можно использовать для медицинских измерений с клинической точностью.
Система регистрирует слабые изменения в радиосигналах Wi‑Fi, проходящих через человека. Пара приёмников и передатчиков (ESP32 или Raspberry Pi) фиксирует колебания, вызванные сердцебиением, а ИИ фильтрует шумы от движений и изменений в помещении. По словам Бхатии, главная задача — настроить алгоритм так, чтобы он выделял именно пульсовые сигналы.
В испытаниях участвовали 118 человек в 17 разных положениях: стоя, сидя, лёжа и в движении. Уже через 5 секунд измерений средняя ошибка составила всего 0,5 удара в минуту. Более длительное наблюдение повышало точность. Raspberry Pi показал лучшие результаты, но даже дешёвые ESP32 за $5 справлялись с задачей. Система надёжно работала на расстоянии до трёх метров, а предварительные тесты показали перспективы для ещё большей дальности.
Исследователи отметили, что первые версии Wi‑Fi-мониторинга страдали от нестабильности при изменении положения тела или расстояния. Однако благодаря машинному обучению Pulse‑Fi сохраняет точность при любых условиях. Для обучения модели команда собрала датасет в библиотеке университета, синхронизировав Wi‑Fi-сигналы с медицинским оксиметром. Также был использован крупнейший открытый датасет, собранный бразильскими учёными с помощью Raspberry Pi.
Несмотря на то, что пока система отслеживает только сердечный ритм, учёные уже тестируют её на определение дыхания и возможную диагностику апноэ сна. Если испытания подтвердят точность, Pulse‑Fi может стать доступным и бесконтактным решением для домашнего мониторинга и медицины в условиях с ограниченным доступом к оборудованию.
Ещё по теме:
- OpenAI назвала причину галлюцинаций ИИ — неправильные стимулы
- Активисты объявили голодовку у офисов DeepMind и Anthropic
- T-Банк тестирует работу собственной платёжной системы T-Pay на iPhone в обход Apple Pay
