Ingenieros de la Universidad de California en Santa Cruz han desarrollado una nueva forma de medir la frecuencia cardíaca en tiempo real sin necesidad de dispositivos portátiles, basándose únicamente en Wi-Fi y una Raspberry Pi. Según los informes, este sistema llamado Pulse-Fi solo necesita WiFi común para enviar y recibir señales, y ya no depende de dispositivos médicos tradicionales como pulseras y relojes inteligentes. Se espera que simplifique significativamente el monitoreo de datos de salud y haga que la gestión de la salud sea más popular y conveniente.
El proyecto está dirigido por Katia Obraczka, profesora de informática e ingeniería, y los resultados de la investigación se publicaron en la Conferencia Internacional IEEE de 2025 sobre Computación Distribuida para Sistemas Inteligentes e Internet de las Cosas. Los miembros del equipo de investigación incluyen al estudiante de doctorado Nayan Bhatia y al investigador visitante de la escuela secundaria Pranay Kocheta. Demostraron que las redes WiFi cotidianas combinadas con algoritmos de aprendizaje automático pueden rastrear señales de salud con gran precisión.
Pulse-Fi funciona utilizando los pequeños cambios que ocurren cuando las señales de radiofrecuencia WiFi penetran en el cuerpo humano y los objetos ambientales. El sistema utiliza chips y receptores WiFi de bajo costo, combinados con algoritmos de aprendizaje automático, para identificar con precisión las fluctuaciones de la señal causadas por los latidos del corazón debido a interferencias ambientales complejas. Bhatia señaló: "La señal es muy sensible y los filtros deben seleccionarse con precisión para eliminar diversos ruidos ambientales".
El equipo de investigación invitó a 118 sujetos a realizar pruebas en 17 posturas, incluidas estar de pie, sentado, acostado y caminando. La monitorización solo tomó 5 segundos y el error promedio de la frecuencia cardíaca no superó los 0,5 latidos/minuto. Cuanto mayor sea el tiempo de seguimiento, mayor será la precisión. El sistema sólo requiere un chip ESP32 de bajo costo (con un precio de alrededor de $5) y una placa base Raspberry Pi (alrededor de $30). Ambos lograron excelentes resultados, siendo la Raspberry Pi un mejor rendimiento. Los investigadores también creen que si se utiliza un enrutador inalámbrico de calidad comercial, el efecto será mejor. En aplicaciones prácticas, Pulse-Fi funciona de manera estable a una distancia de hasta 3 metros, y los experimentos preliminares muestran incluso potencial para distancias más largas.
Kocheta señaló que en el pasado, los sistemas de monitoreo de salud WiFi funcionaban de manera inestable ante cambios en la distancia y la posición del cuerpo, pero Pulse-Fi utilizó un modelo de aprendizaje automático para resolver completamente este problema. "Descubrimos que, gracias al aprendizaje automático, los cambios de distancia prácticamente no tienen ningún impacto en el rendimiento", dijo.
Para entrenar el algoritmo, el equipo utilizó primero un equipo ESP32 y un oxímetro médico para recopilar datos simultáneamente en la biblioteca del campus, proporcionando el "verdadero valor" de la frecuencia cardíaca para el aprendizaje de redes neuronales. Además, la investigación incorpora el conjunto de datos de señales de latidos WiFi más grande del mundo recopilados por el equipo brasileño basado en Raspberry Pi, lo que le da a Pulse-Fi amplitud y precisión.
Aunque los resultados actuales se centran en la medición de la frecuencia cardíaca, el equipo ya está intentando aplicarlos a otros indicadores de salud como la frecuencia respiratoria y la apnea del sueño. Los primeros experimentos inéditos muestran que las señales WiFi pueden detectar anomalías en la respiración y el sueño. Si estos estudios finalmente son reconocidos por la industria, se espera que Pulse-Fi se convierta en una herramienta de monitoreo de la salud clínica y domiciliaria conveniente, no invasiva y de bajo costo, que traerá buenas noticias a áreas con recursos médicos limitados.