Wi-Fi chip in Raspberry Pi kan hartslag meten met klinische nauwkeurigheid zonder dure fitnesstrackers

Goedkope Wi-fi chips zoals die in een Raspberry Pi van $30 kunnen de menselijke hartslag meten met de nauwkeurigheid van een klinische hartslagmeter of een duur gezondheids- en fitnesstracker zoals de Apple Watch.

Volgens de UCSC-onderzoekers die het Pulse-Fi-onderzoek hebben geleid, kan een eenvoudig Wi-Fi-netwerk dat is gemaakt met een ESP32-chip van vijf dollar iemands hartslag niet slechter volgen dan de Apple Watch 10 die momenteel is afgeprijsd op Amazon, maar nog steeds 359 dollar kost.

De testresultaten van de cheapo Raspberry Pi waren zelfs nog nauwkeuriger, omdat de onderzoekers de gegevens van Wi-Fi Channel State Information (CSI) door AI-algoritmen haalden om de hartslag van meer dan honderd deelnemers aan het onderzoek te detecteren.

De kenmerken van het Wi-Fi-kanaal dat tussen een zender en een ontvanger wordt gecreëerd, zoals fase, frequentie in de fysieke omgeving of amplitude, kunnen bij elke ademhaling en hartslag lichtjes veranderen. Deze minuscule veranderingen worden vervolgens gefilterd met behulp van algoritmen voor machinaal leren die alle andere oorzaken die de CSI van een Wi-Fi-netwerk kunnen veranderen, weglaten, waardoor de Raspberry Pi overblijft met de juiste hartslagmeting van alle 118 mensen die aan het onderzoek deelnamen.

Als klap op de vuurpijl was de hartslagdetectie van het Wi-Fi-netwerk beschikbaar ongeacht de houding waarin de deelnemers zich bevonden, of ze nu bewogen, stonden, zaten of zelfs lagen.

Om dit te bereiken moest het team hun eigen database vanaf nul ontwikkelen en een controleapparaat zoals een klinische oximeter gebruiken om de AI-algoritmen te leren welke veranderingen in de Wi-Fi-kanaalfrequentie of amplitude aan een hartslag kon worden toegeschreven en welke aan interferentie van andere bronnen toebehoorde.

De AI-gestuurde set die ze gebruikten hielp bij het detecteren van hartslag op een grotere afstand, wat de weg vrijmaakte voor incidentele hartslagbewaking door Wi-Fi-netwerken met het Pulse-Fi-algoritme. Naast Wi-Fi-pulsdetectie richten de UCSC-onderzoekers zich nu op ademhalingspatroonherkenning, wat ook mensen met slaapapneu kan helpen.