A frequência cardíaca é um dos indicadores de saúde mais básicos e importantes sobre o impacto da atividade física no corpo. Tradicionalmente, essa medição requer algum tipo de dispositivo vestível (como um smartwatch), mas engenheiros da Universidade da Califórnia, nos Estados Unidos, superaram essa limitação ao medir os sinais vitais a partir de um dispositivo Wi-Fi doméstico.
Uma prova de conceito com “Pulse-Fi”, nome atribuído à tecnologia, foi apresentada entre os dias 9 e 11 de junho deste ano, na 21ª Conferência Internacional sobre Computação Distribuída em Sistemas Inteligentes e Internet das Coisas (DCOSS-IoT), realizada na Itália. Os resultados do estudo preliminar renderam uma publicação nos anais do evento.
De acordo com os autores do projeto, divulgado em comunicado nesta terça-feira (2) a experiência positiva que eles observaram nos testes apoia a previsão de que, um dia, qualquer pessoa poderá aproveitar tal tecnologia não intrusiva de monitoramento de saúde por Wi-Fi em casa. A equipe provou ainda que a técnica funciona com dispositivos Wi-Fi de baixo custo, o que demonstra sua utilidade em ambientes com poucos recursos.
Medição com Wi-Fi
Dispositivos Wi-Fi emitem ondas de radiofrequência para o espaço físico ao seu redor e em direção a um dispositivo receptor, normalmente um computador ou celular. À medida que as ondas atravessam objetos no espaço, parte delas é absorvida por esses objetos, causando mudanças matematicamente detectáveis na onda.
A Pulse-Fi utiliza um transmissor e receptor Wi-Fi, que executa o algoritmo de processamento de sinal e aprendizado de máquina da Pulse-Fi. O algoritmo foi treinado para distinguir até as menores variações no sinal causadas pelo batimento cardíaco humano, filtrando todas as outras alterações de sinal no ambiente ou causadas por atividades como movimento.
“O sinal é muito sensível ao ambiente. Isso significa que temos que selecionar os filtros certos para remover todo o ruído desnecessário”, explica Nayan Bhatia, doutorando em Ciência da Computação e Engenharia e coautor da produção, em comunicado.
Resultados dinâmicos
A equipe realizou experimentos com 118 participantes e descobriu que, após apenas cinco segundos de processamento de sinal, já era possível medir a frequência cardíaca com precisão clínica. Com cinco segundos de monitoramento, observou-se um erro de apenas meio batimento por minuto, com períodos mais longos de monitoramento aumentando a precisão.
Descobriu-se que o sistema Pulse-Fi funcionava independentemente da posição do equipamento na sala ou da pessoa cuja frequência cardíaca estava sendo medida – não importava se o indivíduo estava sentado, em pé, deitado ou caminhando. Para cada um dos 118 participantes, eles testaram 17 posições corporais diferentes com resultados precisos.
Esses resultados foram obtidos utilizando chips ESP32 de baixíssimo custo, vendidos entre US$ 5 e US$ 10 (aproximadamente R$ 27 e R$ 54), e chips Raspberry Pi, que custam perto de US$ 30 (R$ 164). Os resultados dos experimentos com Raspberry Pi mostram um desempenho ainda melhor. Dispositivos Wi-Fi mais caros, como os encontrados em roteadores comerciais, provavelmente melhorariam ainda mais a precisão do sistema.
Também foi descoberto que o sistema apresentou desempenho preciso com uma pessoa a três metros de distância do hardware. Testes adicionais, além dos publicados no estudo atual, mostram resultados promissores para distâncias maiores.
“O que verificamos foi que, devido ao modelo de aprendizado de máquina, essa distância basicamente não teve efeito no desempenho, o que era um grande desafio para modelos anteriores”, aponta Pranay Kocheta, coautor do projeto e pesquisador visitante na Universidade da Califórnia. “A outra questão era a posição. Queríamos ter certeza de que éramos robustos em relação a como uma pessoa vive.”
Criando o conjunto de dados
Para que seu sistema de detecção de frequência cardíaca funcionasse, os pesquisadores precisaram treinar seu algoritmo de aprendizado de máquina para distinguir as detecções fracas em sinais de Wi-Fi causadas por batimentos cardíacos humanos. Eles descobriram que não havia dados disponíveis para esses padrões usando um dispositivo ESP32, então se propuseram a criar seu próprio conjunto de dados.
Na biblioteca de Ciências e Engenharia da UC Santa Cruz, eles montaram o sistema ESP32 juntamente com um oxímetro padrão para coletar dados de “verdade básica”. Combinando os dados da configuração Pulse-Fi com os dados de “verdade básica”, eles ensinaram a uma rede neural quais mudanças nos sinais correspondiam à frequência cardíaca.
Além do conjunto de dados ESP32 coletados, os cientistas também testaram o Pulse-Fi usando um conjunto de dados produzido por uma equipe de pesquisadores no Brasil usando um dispositivo Raspberry Pi, o que criou o mais extenso conjunto de dados existente sobre Wi-Fi para monitoramento cardíaco, até onde os pesquisadores sabem.
No futuro, os especialistas planejam trabalhar em novas pesquisas para estender sua técnica e detectar a frequência respiratória, além da frequência cardíaca, o que pode ser útil para a detecção de condições como a apneia do sono.