El chip Wi-Fi de Raspberry Pi puede medir la frecuencia cardiaca con precisión clínica sin necesidad de costosos rastreadores de fitness

Chips Wi-fi baratos como los que se encuentran en un Raspberry Pi de 30 dólares pueden medir el pulso humano con la precisión de un pulsómetro clínico o de un costoso dispositivo de seguimiento de la salud y el estado físico como el Apple Watch.

Según los investigadores de la UCSC que encabezaron el estudio Pulse-Fi, una simple red Wi-fi creada con un chip ESP32 de cinco dólares puede realizar un seguimiento de la frecuencia cardiaca de una persona no peor que el Apple Watch 10 que actualmente está rebajado en Amazon pero sigue teniendo un precio de 359 dólares.

Los resultados de la prueba del barato Raspberry Pi fueron incluso más precisos, ya que los investigadores tamizaron los datos de la información del estado del canal Wi-Fi (CSI) mediante algoritmos de IA para detectar la frecuencia cardiaca de más de un centenar de participantes en el estudio.

Las características del canal Wi-Fi creado entre un transmisor y un receptor, como la fase, la frecuencia en el entorno físico o la amplitud, pueden cambiar ligeramente con cada respiración y latido del corazón. Esos minúsculos cambios se filtran después con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático que descartan todas las demás causas que pueden cambiar el CSI de una red Wi-Fi, dejando a la Raspberry Pi con la medición correcta del pulso de las 118 personas que participaron en el estudio.

Por si fuera poco, las capacidades de detección de la frecuencia cardiaca de la red Wi-Fi estaban ahí independientemente de la postura en la que se encontraran los participantes, o de si estaban en movimiento, de pie, sentados e incluso tumbados.

Para lograrlo, el equipo tuvo que desarrollar su propia base de datos desde cero y utilizar un dispositivo de control como un oxímetro de grado clínico para enseñar a los algoritmos de IA qué cambios en la frecuencia o amplitud del canal Wi-Fi podían atribuirse a un latido cardiaco y cuáles pertenecían a interferencias de otras fuentes.

El conjunto basado en IA que desplegaron ayudó a detectar el pulso a mayor distancia, allanando el camino para la monitorización casual de la frecuencia cardiaca mediante redes Wi-Fi con el algoritmo Pulse-Fi. Además de la detección del pulso por Wi-Fi, los investigadores de la UCSC se proponen ahora el reconocimiento de patrones de frecuencia respiratoria, que también puede ayudar a las personas que padecen apnea del sueño.