Rádiové signály Wi-Fi detekují problematické vzorce dýchání

Pro mnoho lidí je Wi-Fi obrazným zachráncem života. Nový výzkum z Národního institutu pro standardy a technologie (NIST) by ji nyní mohl také přeměnit na doslovnou. Úpravou standardního Wi-Fi routeru s aktualizací firmwaru a použitím algoritmu hlubokého učení byli vědci schopni detekovat dechové vzorce, které naznačují dýchací potíže u lékařské figuríny.

Myšlenka pokusit se sklízet signály Wi-Fi k monitorování dýchání lidí v jejich domovech se zrodila během vrcholu pandemie COVID-19. „Když se svět všech obrátil vzhůru nohama, několik z nás v NIST přemýšlelo o tom, co bychom mohli udělat, abychom pomohli,“ řekl výzkumník NIST Jason Coder. „Neměli jsme čas vyvinout nové zařízení, tak jak můžeme použít to, co už máme?“.

Odpověď přišla při pohledu na rádiové vlny, které umožňují komunikaci mezi zařízeními, jako jsou mobilní telefony nebo tablety, a routery, které používají k připojení k internetu. Jak se tyto rádiové vlny pohybují tam a zpět, narážejí na překážky, jako je nábytek nebo lidé, které je mírně pozměňují.

Zkoumáním těchto změn Coder, výzkumná pracovnice Susanna Mosleh a kolegové z Office of Science and Engineering Labs (v Centru pro zařízení a radiologické zdraví FDA) věřili, že mohou odhalit jemné změny v těle člověka, které by naznačovaly dýchací potíže. – v podstatě stejným způsobem, jakým byly signály Wi-Fi použity k počítání lidí přes zdi a sledování spánkových vzorců.

Aby tým otestoval nápad, umístil figurínu, která simuluje dýchání do místnosti pohlcující rádiové vlny známé jako anechoická komora. Zřídili také komerční Wi-Fi router a přijímač. Vzhledem k tomu, že figurína napodobovala různé vzory dýchání, včetně těch, které by naznačovaly astma, CHOPN a abnormálně pomalé a rychlé dýchání, byly zaznamenány poruchy rádiových vln, přičemž data byla přenášena asi 10krát za sekundu.

To vedlo k obrovskému množství informací, které bylo třeba analyzovat, aby se zjistilo, které narušení vln odpovídá simulovaným dýchacím potížím u figuríny. Aby to všechno prošel, Mosleh vytvořil algoritmus hlubokého učení, který tým nazval „BreatheSmart“. Jakmile byla rovnice stanovena a data byla vložena do ní, bylo zjištěno, že je 99,54% účinná při správné klasifikaci vzorců dýchání.

Skutečnost, že systém může pracovat se stávajícími směrovači, dává výzkumníkům naději, že by se jednoho dne mohl spustit jednoduše prostřednictvím aplikace pro chytré telefony, která by přinesla aktualizaci firmwaru. Také říkají, že jejich práce vytváří rámec, do kterého by mohly být začleněny další typy monitorovacích algoritmů.

Testování prováděné v uzavřené místnosti s lékařskou figurínou se samozřejmě bude zcela lišit od skutečných aplikací, kde se lidé pohybují mezi nábytkem, domácími zvířaty a mezi sebou, ale výzkum je přinejmenším důkazem konceptu systému. to by mohlo slibovat.

Zdroj: NIST