קצב הלב הוא אחד האינדיקטורים הבסיסיים והחשובים ביותר לבריאות, ומספק תמונת מצב לפעילות הגופנית של האדם, לחץ וחרדה, רמת הידרציה ועוד.
באופן מסורתי, מדידת דופק דורשת מכשיר לביש כלשהו, בין אם זה שעון חכם או מכונות בכיתה בבית חולים. אולם מחקר חדש של מהנדסים מאוניברסיטת קליפורניה, סנטה קרוז, מראה כיצד ניתן להשתמש באות ממכשיר WiFi משק בית לניטור בריאותי מכריע זה עם דיוק עדכני ללא הצורך לביש.
הוכחת עבודות הרעיון שלהם ממחישה כי יום אחד כל אחד יכול לנצל את טכנולוגיית הניטור הבריאותית הלא פולשנית הזו בבתיהם. הצוות הוכיח כי הטכניקה שלהם עובדת עם מכשירי WiFi בעלות נמוכה, ומפגינה את התועלת שלו להגדרות משאבים נמוכים.
מחקר שהדגים את הטכנולוגיה, שהחוקרים טבעו את "Pulse-Fi", פורסם בהליכי הוועידה הבינלאומית IEEE 2025 בנושא מחשוב מבוזר במערכות חכמות ובאינטרנט של הדברים (DCOSS-IOT).
מדידה עם wifi
צוות חוקרים בבית הספר להנדסה בסקין של UC סנטה קרוז, שכלל פרופסור למדעי המחשב והנדסה קטיה אוברצקה, Ph.D. הסטודנט ניאן בהטיה, והחוקרת הסטודנטית והחוקרת האורחת פראנאי קוצ'טה עיצבו מערכת למדידה מדויקת של קצב הלב המשלבת מכשירי WIFI בעלות נמוכה עם אלגוריתם למידת מכונה.
מכשירי WiFi דוחפים גלי תדר רדיו למרחב פיזי סביבם ולקראת מכשיר מקבל, בדרך כלל מחשב או טלפון. כאשר הגלים עוברים דרך חפצים בחלל, חלק מהגל נספג לאותם חפצים, וגורמים לשינויים שניתן לגילוי מתמטיים בגל.
Pulse-Fi משתמש במשדר ומקלט WiFi, המפעיל את עיבוד האותות של Pulse-Fi ולמידה של למידת מכונה. הם אימנו את האלגוריתם כדי להבדיל אפילו את הווריאציות הקלושות ביותר באות הנגרם על ידי פעימות לב אנושיות על ידי סינון כל השינויים האחרים באות בסביבה או נגרם כתוצאה מפעילות כמו תנועה.
"האות רגיש מאוד לסביבה, ולכן עלינו לבחור את המסננים הנכונים כדי להסיר את כל הרעש המיותר", אמרה בהטיה.
תוצאות דינמיות
הצוות ניהל ניסויים עם 118 משתתפים וגילה כי לאחר חמש שניות של עיבוד אותות בלבד, הם יכלו למדוד את הדופק ברמת הדיוק בקלינית. בחמש שניות של ניטור הם ראו רק חצי פעימות לדקה של שגיאה, כאשר תקופות ארוכות יותר של זמן פיקוח מגדילות את הדיוק.
הצוות מצא שמערכת הדופק-Fi עבדה ללא קשר למיקום הציוד בחדר או לאדם שדופק שלו נמדד-לא עניין אם הם יושבים, עומדים, שוכבים או הליכה, המערכת עדיין ביצעה. עבור כל אחד מ -118 המשתתפים הם בדקו 17 עמדות גוף שונות עם תוצאות מדויקות
תוצאות אלה נמצאו באמצעות שבבי ESP32 Ultra-Low-Low, המסייעים בין 5 $ ל -10 $ ושבבי PI פטל, שעולים קרוב יותר ל -30 דולר. תוצאות מניסויי ה- PI של Raspberry Pi מראים ביצועים טובים עוד יותר. מכשירי WiFi יקרים יותר כמו אלה שנמצאים בנתבים מסחריים עשויים לשפר עוד יותר את דיוק המערכת שלהם.
הם גם מצאו שלמערכת שלהם היו ביצועים מדויקים עם אדם שלושה מטרים, או כמעט מטר וחצי, הרחק מהחומרה. בדיקות נוספות מעבר למה שמתפרסם במחקר הנוכחי מראה על תוצאות מבטיחות למרחקים ארוכים יותר.
"מה שמצאנו היה שבגלל מודל למידת המכונה, למרחק זה נפרד בעצם לא השפיע על הביצועים, שהיה מאבק גדול מאוד עבור דגמי עבר", אמר קוצ'טה. "הדבר האחר היה עמדה-כל הדברים השונים שאתה נתקל בחיי היום יום, רצינו לוודא שאנחנו חזקים עם זאת אדם חי."
יצירת מערך הנתונים
כדי לגרום למערכת גילוי הדופק שלהם לעבוד, החוקרים היו צריכים להכשיר את אלגוריתם למידת המכונה שלהם כדי להבדיל בין הגילויים הקלושים באותות WiFi הנגרמים על ידי פעימות לב אנושיות. הם גילו כי אין נתונים קיימים עבור דפוסים אלה באמצעות מכשיר ESP32, ולכן הם התכוונו ליצור מערך נתונים משלהם.
בספריית המדע וההנדסה של UC סנטה קרוז, הם הקימו את מערכת ESP32 שלהם יחד עם אוקסימטר סטנדרטי כדי לאסוף נתוני "אמת קרקע". על ידי שילוב הנתונים מהתקנת הדופק-Fi עם נתוני האמת הקרקעית, הם יכולים ללמד רשת עצבית אשר שינויים באותות תואמים את קצב הלב.
בנוסף למערך הנתונים של ESP32 שאספו, הם גם בדקו את Pulse-Fi באמצעות מערך נתונים המיוצר על ידי צוות חוקרים בברזיל באמצעות מכשיר פטל PI, שיצר את מערך הנתונים הקיים הנרחב ביותר ב- WiFi למעקב לב, מבחינת החוקרים.
מעבר לדופק
כעת, החוקרים עובדים על מחקר נוסף כדי להרחיב את הטכניקה שלהם כדי לאתר קצב נשימה בנוסף לדופק, שיכול להיות שימושי לגילוי תנאים כמו דום נשימה בשינה. תוצאות שלא פורסמו מראות הבטחה גבוהה לשיעור נשימה מדויק וגילוי דום נשימה.
מי שמעוניין בשימוש מסחרי בטכנולוגיה זו יכול לפנות לעוזר מנהל העברת חדשנות מארק אוטינגר: (מוגן בדוא"ל).
