Uma equipa da Universidade da Califórnia, em Santa Cruz, desenvolveu um método para medir a frequência cardíaca que não exige a utilização de uma pulseira, smartwatch ou de um dispositivo médico. Em vez disso, o sistema baseia-se apenas nos sinais de rádio enviados e recebidos por um equipamento Wi-Fi padrão – uma abordagem que a equipa de investigação diz poder tornar o controlo da saúde mais fácil e muito mais acessível.
O projecto, denominado Pulse-Fi, foi apresentado na Conferência Internacional IEEE de 2025 sobre Distributed Computing in Smart Systems and the Internet of Things. Liderada pela Professora de Ciência da Computação e Engenharia, Katia Obraczka, em conjunto com o estudante de doutoramento Nayan Bhatia e o investigador convidado do ensino secundário Pranay Kocheta, a equipa propôs-se provar que as redes Wi-Fi podiam ser reaproveitadas para rastrear sinais de saúde com precisão clínica.
O sistema usa as propriedades das ondas de rádio Wi-Fi, que se alteram subtilmente à medida que passam por pessoas e objectos numa sala. Ao emparelhar um transmissor e um receptor Wi-Fi de baixo custo com um algoritmo de aprendizagem automática, os investigadores foram capazes de isolar as variações de sinal causadas pelos batimentos cardíacos, ao mesmo tempo que filtravam as interferências causadas pelo movimento ou por alterações ambientais. “O sinal é muito sensível ao ambiente, por isso temos de seleccionar os filtros correctos para remover todo o ruído desnecessário”, explicou Bhatia.
Os investigadores avaliaram o Pulse-Fi com 118 participantes. Após apenas cinco segundos de monitorização, o sistema media a frequência cardíaca com um erro médio de apenas meio batimento por minuto, e tempos de monitorização mais longos melhoravam ainda mais os resultados. Cada sujeito foi observado em 17 posições corporais diferentes – incluindo de pé, sentado, deitado e a andar – para testar a robustez do sistema. O Pulse-Fi manteve consistentemente a precisão em toda esta gama.
A configuração exigia apenas hardware de baixo custo: chips ESP32 juntamente com Raspberry Pi mais caras mas ainda assim acessíveis. Ambos os dispositivos obtiveram um bom desempenho, sendo que os Raspberry Pi mostraram uma maior precisão. Os testes indicaram que os routers Wi-Fi comerciais provavelmente melhorariam ainda mais o desempenho. O sistema também se mostrou fiável a uma distância de até três metros com experiências preliminares a sugerir potencial para alcances ainda mais longos.
Kocheta notou que as abordagens anteriores à monitorização baseada em Wi-Fi muitas vezes tinham dificuldade em manter a consistência quando a distância ou a posição do corpo mudavam, mas o modelo de aprendizagem automática do Pulse-Fi removeu estas limitações. “O que descobrimos foi que, devido ao modelo de aprendizagem automática, a distância essencialmente não tinha qualquer efeito no desempenho”, afirmou.
Para tornar o sistema funcional, os investigadores precisaram primeiro de gerar dados de treino para o algoritmo. Criaram um conjunto de dados instalando aparelhos ESP32 na Biblioteca de Ciência e Engenharia da Universidade da Califórnia, em Santa Cruz, e recolhendo leituras simultâneas de um oxímetro médico padrão, que fornecia a “verdade essencial” para a frequência cardíaca. Isto permitiu que a rede neuronal aprendesse quais as variações de sinal que correspondiam a batimentos cardíacos individuais.
Além disso, a equipa incorporou um conjunto de dados já existente, compilado por investigadores no Brasil usando equipamento Raspberry Pi, considerado o mais extenso conjunto de dados de sinais vitais baseados em Wi-Fi disponível. A combinação das duas fontes deu ao Pulse-Fi tanto amplitude como precisão na sua capacidade de reconhecer sinais cardíacos.
Embora as descobertas iniciais se tenham focado na frequência cardíaca, a equipa de Santa Cruz já está a testar formas de usar o sistema para outras medições de saúde. Trabalhos iniciais, não publicados, sugerem que os sinais Wi-Fi também podem detectar a frequência respiratória e até mesmo condições como a apneia do sono. Se estas aplicações continuarem a provar-se precisas, o Pulse-Fi poderá tornar-se uma ferramenta de baixo custo e não intrusiva para o controlo de saúde em casa e para os cuidados clínicos em ambientes com acesso limitado a tecnologia médica.
