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Informática

Sinais de WiFi medem frequência cardíaca de pessoas no ambiente

Redação do Site Inovação Tecnológica - 03/10/2025

Sinais de WiFi medem frequência cardíaca de pessoas no ambiente
Pulse-Fi, uma tecnologia que usa sinais de WiFi para medir a frequência cardíaca de uma pessoa no ambiente.
[Imagem: Erika Cardema/UC Santa Cruz]

WiFi para monitoramento cardíaco

É crescente o interesse nas tecnologias de equipamentos vestíveis - incluindo tecidos inteligentes e roupas eletrônicas -, mas talvez possamos obter os ganhos prometidos sem precisar vestir nada que não seja a própria roupa.

Pranay Kocheta e colegas da Universidade da Califórnia de Santa Cruz descobriram como o sinal de um roteador WiFi doméstico pode ser usado para monitorar os batimentos cardíacos e vários outros indicadores de saúde com precisão de última geração - sem a necessidade de um aparelho vestível.

Para demonstrar a tecnologia, eles construíram um sistema, batizado de Pulse-fi, que combina um roteador doméstico comum com um algoritmo de aprendizado de máquina para medir a frequência cardíaca com uma precisão comparável à dos equipamentos médicos - tudo sem fio, sem contato.

Dispositivos Wi-Fi emitem ondas de radiofrequência para que elas sejam captadas por um aparelho receptor, normalmente um computador ou celular, mas essas ondas se espalham pelo espaço ao seu redor. À medida que as ondas atingem ou atravessam objetos nesse espaço, parte delas é absorvida, causando mudanças matematicamente detectáveis nas ondas.

O sistema Pulse-fi é tão preciso que ele consegue detectar as sutis variações nas ondas Wi-Fi causadas pelos batimentos cardíacos de uma pessoa que está no ambiente.

Sinais de WiFi medem frequência cardíaca de pessoas no ambiente
Iandra Galdino e colegas da Universidade Federal Fluminense criaram a maior base de dados disponível sobre o uso de sinais Wi-Fi para monitoramento cardíaco.
[Imagem: Iandra Galdino et al. - 10.1109/ACCESS.2023.3294429]

Banco de dados brasileiro

Os resultados foram baseados em testes com chips ESP32 e módulos Raspberry Pi, todos muito baratos - os resultados dos experimentos com o Raspberry Pi tiveram um desempenho melhor. Mas um roteador comercial, como os que todos têm em casa, provavelmente melhorará ainda mais a precisão do sistema.

O sistema funcionou independentemente da posição do equipamento na sala ou da pessoa cuja frequência cardíaca estava sendo medida - não importa se a pessoa estava sentada, em pé, deitada ou caminhando, o sistema funcionou perfeitamente.

A propósito, a equipe testou seu sistema usando um conjunto de dados produzido por uma equipe de pesquisadores da Universidade Federal Fluminense, que usou um dispositivo Raspberry Pi para criar o mais extenso conjunto de dados existente sobre WiFi para monitoramento cardíaco até o momento. Os testes envolveram 118 participantes em 17 posições corporais diferentes.

O sistema apresentou desempenho preciso com a pessoa a três metros de distância do hardware. "O que descobrimos foi que, devido ao modelo de aprendizado de máquina, a distância basicamente não teve efeito no desempenho, o que era um grande desafio para modelos anteriores," disse Kocheta. "A outra questão era a posição - todas as diferentes coisas que você encontra no dia a dia, queríamos ter certeza de que éramos robustos em relação a como uma pessoa vive."

Agora, os pesquisadores estão trabalhando 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. A equipe já tem resultados promissores a esse respeito, mas ainda não publicou esses novos dados.

Bibliografia:

Artigo: Pulse-Fi: A Low-Cost System for Accurate Heart Rate Monitoring Using Wi-Fi Channel State Information
Autores: Pranay Kocheta, Nayan Sanjay Bhatia, Katia Obraczka
Revista: IEEE Access
Vol.: 11
DOI: 10.1109/DCOSS-IoT65416.2025.00037

Artigo: eHealth CSI: A Wi-Fi CSI Dataset of Human Activities
Autores: Iandra Galdino, Julio C. H. Soto, Egberto Caballero, Vinicius Ferreira, Taiane Coelho Ramos, Célio Albuquerque
Revista: Proceedings of the 2025 IEEE DCOSS-IoT
DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3294429
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