Es posible medir la frecuencia cardíaca con señales WiFi

• Solo con señales WiFi es posible lograr una medición de frecuencia cardíaca con nivel clínico
• La combinación de dispositivos WiFi de muy bajo costo y algoritmos permite verificar el estado de salud sin wearables
• Es posible una medición precisa incluso a 3 metros de distancia, sin importar la ubicación o el movimiento de la persona
• El equipo de investigación entrenó el algoritmo con datos de dispositivos de bajo costo como ESP32 y Raspberry Pi
• En el futuro, también tendría alto potencial de uso para medir la frecuencia respiratoria y detectar apnea del sueño

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Resumen general

• El equipo de investigación de UC Santa Cruz desarrolló Pulse-Fi, un sistema que mide con precisión la frecuencia cardíaca usando solo señales WiFi domésticas comunes
• Este sistema combina dispositivos WiFi de muy bajo costo con algoritmos de aprendizaje automático, y muestra la posibilidad de hacer monitoreo de salud en tiempo real sin necesidad de wearables tradicionales

Pulse-Fi: medición de frecuencia cardíaca con WiFi y aprendizaje automático

• Los dispositivos WiFi emiten ondas de radiofrecuencia al entorno, y cuando estas golpean objetos como una persona, producen cambios matemáticamente detectables en la señal
• Pulse-Fi analiza las señales recolectadas por transmisores y receptores WiFi mediante procesamiento de señales y aprendizaje automático
  • Filtra el ruido para extraer solo los cambios sutiles de la señal causados por los latidos del corazón
• El proyecto fue liderado por un profesor, estudiantes de posgrado e investigadores visitantes de preparatoria de la Baskin School of Engineering

Resultados experimentales y precisión

• En pruebas con 118 participantes, alcanzó precisión de nivel clínico con apenas 5 segundos de medición
  • El error promedio fue de solo 0.5 latidos por minuto, y la precisión aumenta cuando el tiempo de medición es mayor
• Funcionó sin problemas no solo en entornos de laboratorio, sino también sin importar distintas posturas (sentado, de pie, acostado, caminando, etc.) y la ubicación del equipo
• También logró alta precisión a una distancia de 3 metros (aprox. 10 pies), y se espera un mejor desempeño si se usan dispositivos WiFi más avanzados, como routers comerciales

Construcción del conjunto de datos

• Para entrenar el algoritmo, recopilaron datos directamente usando ESP32 junto con un oxímetro de pulso estándar
  • Se entrenó una red neuronal combinando los datos de Pulse-Fi con los datos de referencia del oxímetro de pulso
• Pulse-Fi también se aplicó a un gran conjunto de datos construido por otro equipo de investigación con Raspberry Pi

Aplicaciones y dirección futura

• Como investigación futura, planean ampliar su uso a funciones adicionales como medición de la frecuencia respiratoria y detección de apnea del sueño
• En pruebas aún no publicadas, también confirmaron la posibilidad de lograr alta precisión en detección de respiración y apnea

Uso industrial

• Las empresas interesadas en una adopción comercial pueden contactar al responsable de transferencia tecnológica de UC Santa Cruz

Conclusión

• La combinación de hardware de muy bajo costo y aprendizaje automático hace posible el monitoreo de frecuencia cardíaca y salud sin contacto
• Se espera una innovación que permita verificar fácilmente el estado de salud en casa, de forma no invasiva, sin necesidad de wearables ni equipos hospitalarios

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Comentarios en Hacker News

• Algunas personas proponen usar esta tecnología para monitorear información biométrica de forma continua. Otras, en cambio, creen que esto genera problemas de privacidad. Pero el problema más grande podría ser que el monitoreo continuo termine llevando a un exceso de atención médica y a peores resultados para los pacientes. La razón importante es que normalmente empezamos a monitorear signos vitales cuando ya sospechamos que algo anda mal. Si se observa constantemente a una persona sana, pueden aparecer variaciones bastante amplias que parezcan problemáticas aunque en realidad no lo sean. De hecho, esto ya se confirmó de forma experimental en hospitales al monitorear continuamente a la madre y al bebé durante el parto. En algunas clínicas, al empezar el monitoreo continuo apenas llegaban, se terminaba aplicando más tratamiento innecesario y los resultados eran peores, a pesar de que originalmente estaban sanos. Claro, algunas clínicas ya podrían tender al sobretratamiento, pero me parece convincente la explicación intuitiva de que el monitoreo excesivo lleva a tratamiento excesivo
• Escuché cómo los helicópteros de inspección de postes de servicios públicos pueden determinar el estado de un poste de madera, si está bien o podrido, a partir del patrón de reverberación de las ondas sonoras de la hélice. El campo del sensado no invasivo, usando fuentes de emisión existentes o ambientales, está avanzando de una forma realmente impresionante
  • En trabajos de infraestructura de telecomunicaciones enseñan que siempre hay que hacer la "prueba del martillo" al trabajar cerca de un poste. La diferencia de sonido entre un poste bueno, uno algo podrido y uno completamente podrido es bastante grande
  • Artículo original relacionado (2001): Una nueva tecnología usa láseres aéreos e IA para evaluar la confiabilidad de estructuras de madera. No sé si realmente se comercializó, y más recientemente también vi casos de uso con imagen térmica y multiespectral
  • Me da curiosidad saber qué modelo de helicóptero puede acercarse de verdad a un poste de servicios con cables conectados siendo tan grande
  • Las tomografías computarizadas exponen al paciente a radiación y aun así siguen siendo atención estándar
• Me hizo pensar en un episodio de Star Trek TOS donde el capitán Kirk es acusado de asesinato y logran encontrar a la víctima, que todavía seguía en la nave, separando y detectando su latido cardíaco. Es un episodio de hace casi 60 años, pero disculpas si eso cuenta como spoiler
  • Como fan de Star Trek clásico, diría que pueden escanear un planeta entero para encontrar a la tripulación, pero no pueden averiguar quién está dentro de su propia nave. Aunque tienen sistemas universales de vigilancia de audio en la nave, igual tienen que usar el intercomunicador de pared
  • Me quitaste la oportunidad de hacer el chiste de “¡spoiler!”. La verdad, eso duele más que contar el episodio con anticipación
  • Resumen divertido: resumen de ese episodio por planetofhats
• El corazón de cada persona es distinto. Igual que el iris o las huellas dactilares, una señal cardíaca única, una firma cardíaca, podría usarse para distinguir personas. Ya existe investigación para detectarla a distancia con láseres artículo relacionado: El Pentágono tiene un láser que puede identificar personas a distancia por su latido cardíaco
  • Identificación biométrica basada en cómo el cuerpo humano interfiere con la propagación de la señal WiFi | artículo relacionado en HN
    Los investigadores se enfocaron en cómo la CSI aplicada a WiFi, información de estado del canal como amplitud y fase de señales electromagnéticas, es distorsionada de manera distinta por cada persona. Al procesarla con deep learning, obtuvieron una firma de datos única basada en la señal. Este método podría aplicarse a sistemas de Re-ID basados en señales
  • Las huellas dactilares no cambian, pero el latido sí cambia cada vez. Como cada latido es diferente, una "firma cardíaca" individual también estaría cambiando constantemente, así que probablemente sería difícil usarla para identificar de forma continua a una persona específica
• Sin wearables incómodos, sin necesidad de una banda pectoral en la caminadora. ¿Latidos y respiración al mismo tiempo? ¿Monitorear a todos en casa 24/7 con una Raspberry Pi barata? Ojalá no falte mucho para que esta tecnología llegue al mercado. Se ve realmente útil
  • Hay escenarios de uso positivos, tipo ciencia ficción. Pero solo tienen sentido si los datos y la automatización están completamente bajo control de la propia persona involucrada. Por ejemplo: servidor autoalojado, GPU local, LLM local, reconocimiento de voz offline, escaneo 3D personal del hogar y del cuerpo, etc.
  • También parece tener muchísimo valor para el cuidado de personas. Yo cuido a mi abuela, y ni siquiera es fácil ponerle un AirTag a las llaves. No puede usar de forma constante wearables o dispositivos tipo Life Alert. Tener monitoreo de salud no invasivo y pasivo sería increíble
  • Esta tecnología se siente tan extraña que me da la impresión de que la industria del WiFi la vería con extrema cautela. Capaz hasta la atan con patentes. Tampoco creo que al gobierno le entusiasme que esto se haga muy conocido entre el público
  • Hacking de RSSI de WiFi (por ejemplo: WiSee (2013)), Linksys Aware (-2024) búsqueda de Linksys Aware en Google,
    hilo relacionado: explicación de 802.11bf,
    búsqueda de 802.11bf: Google,
    "Reconocimiento de gestos usando señales inalámbricas en toda la casa" (2013): artículo de ACM,
    artículos que lo citan Google Scholar,
    reconocimiento de gestos inalámbricos basado en acelerómetros de muchos grados de libertad, Awesome-WiFi-CSI-Sensing,
    e incluso hasta tecnologías y aplicaciones de escaneo 3D
• Soy el estudiante de preparatoria que desarrolló esta tecnología. Si tienen preguntas, con gusto intentaré responderlas
  • Felicidades, realmente es impresionante. El artículo enlazado tiene muy pocos detalles, así que me pregunto si podrías compartir un paper o preprint
• Viendo que funciona en un chip ESP32, estoy seguro de que también funcionaría bien en el chip WiFi de un smartphone, aunque el artículo no lo menciona. Hoy en día mucha gente siempre lleva el teléfono encima. Eso podría permitir construir un perfil profundo de una persona. Por ejemplo, qué está viendo en su teléfono, qué llamadas recibe o dónde está, e incluso qué otras personas tiene cerca, a partir de la identidad de otros smartphones. Parece que combinando esa información con emociones del usuario, como excitación, miedo o enojo, podría saberse mucho más
• Esta tecnología no es nueva. Las señales WiFi ya se usan desde hace al menos 10 años para detectar objetos, personas y animales, analizar la marcha[1], reconocer pulsaciones de teclado[2], monitorear respiración y ritmo cardíaco[3], e incluso espiar conversaciones[4].
  Discusión previa relacionada en HN,
  The Atlantic - Vigilancia por Wi‑Fi,
  archivo
  1: paper de IEEE sobre análisis de la marcha
  2: paper de ACM sobre detección de pulsaciones de teclado
  3: archivo sobre detección de respiración y latidos
  4: archivo sobre espionaje de conversaciones
  • Me pregunto si alguien ha logrado implementar estas técnicas con éxito en la práctica. Hace unos años revisé aplicaciones parecidas y cada método mencionado en los papers tenía bastantes limitaciones o vacíos metodológicos
  • De hecho, el mismo principio también se ha aplicado al sonido, a las ondas acústicas. Hace unos años recuerdo haber visto un paper sobre contar ocupantes dentro de un auto usando bocinas y micrófonos del vehículo, especialmente para detectar niños o mascotas dejados dentro
  • [Según el anuncio oficial] lo novedoso por ahora es la comercialización en hogares y oficinas
• 802.11bf está enfocado en aplicaciones de sensado

  Los avances recientes han permitido que la tecnología WiFi habilite funciones de sensado como detección, rastreo de ubicación y reconocimiento
  Sin embargo, los estándares WLAN existentes fueron desarrollados principalmente para comunicación, por lo que no satisfacen del todo los requisitos de sensado avanzado
  Para resolver esto, el grupo de trabajo IEEE 802.11 creó el grupo de tareas 802.11bf (TG) para desarrollar una enmienda al estándar que atienda requisitos avanzados de sensado minimizando el impacto sobre la comunicación
  papers relacionados: IEEE Xplore - introducción al sensado en 802.11bf,
  NIST - investigación para ampliar la adopción del sensado por Wi‑Fi,
  Cognitive Systems - cómo 802.11bf mejora el sensado heredado
  Como referencia: también existe IEEE 802.11bi, orientado a reforzar la privacidad de datos

  • 802.11 Blue Falcon
• Es una lástima que este artículo, que básicamente es un comunicado de prensa, solo destaque los supuestos efectos positivos para el monitoreo de salud y no mencione en absoluto los problemas de privacidad. Esta tecnología tiene mucho potencial de uso indebido de distintas maneras. Por ejemplo, se podría vigilar cómo cambia tu ritmo cardíaco después de ver un anuncio para dirigir publicidad capaz de impactarte emocionalmente. Lo mismo al monitorear cambios del pulso mientras compras. Incluso un ladrón podría usarlo para detectar si hay gente en casa. En el futuro ya no solo habrá que preocuparse de que los routers WiFi desactualizados sean explotados para botnets, sino también de que rastreen y vendan datos biométricos como ubicación y nivel de excitación
  • Se abrirán nuevos mercados eficientes (=new and more efficient markets)