Engenheiros da Universidade da Califórnia, em Santa Cruz, desenvolveram uma nova maneira de medir a frequência cardíaca em tempo real, sem a necessidade de dispositivos vestíveis, contando apenas com Wi-Fi e Raspberry Pi. Segundo relatos, este sistema chamado Pulse-Fi só precisa de WiFi comum para enviar e receber sinais, e não depende mais de dispositivos médicos tradicionais, como pulseiras e relógios inteligentes. Espera-se que simplifique significativamente a monitorização de dados de saúde e torne a gestão da saúde mais popular e conveniente.

O projeto é liderado por Katia Obraczka, professora de ciência da computação e engenharia, e os resultados da pesquisa foram divulgados na Conferência Internacional IEEE 2025 sobre Computação Distribuída para Sistemas Inteligentes e Internet das Coisas. Os membros da equipe de pesquisa incluem o estudante de doutorado Nayan Bhatia e o pesquisador visitante do ensino médio Pranay Kocheta. Eles demonstraram que as redes WiFi diárias combinadas com algoritmos de aprendizado de máquina podem rastrear sinais de saúde com alta precisão.

Pulse-Fi funciona utilizando as pequenas mudanças que ocorrem quando os sinais de radiofrequência WiFi penetram no corpo humano e nos objetos ambientais. O sistema usa chips e receptores WiFi de baixo custo, combinados com algoritmos de aprendizado de máquina, para identificar com precisão as flutuações de sinal causadas por batimentos cardíacos decorrentes de interferências ambientais complexas. Bhatia destacou: “O sinal é muito sensível e os filtros devem ser selecionados com precisão para remover vários ruídos ambientais”.

A equipe de pesquisa convidou 118 sujeitos para testar 17 posturas, incluindo em pé, sentado, deitado e andando. Demorou apenas 5 segundos para monitorar e o erro médio da frequência cardíaca não excedeu 0,5 batimentos/minuto. Quanto maior o tempo de monitoramento, maior será a precisão. O sistema requer apenas um chip ESP32 de baixo custo (custa cerca de US$ 5) e uma placa-mãe Raspberry Pi (cerca de US$ 30). Ambos alcançaram excelentes resultados, com o Raspberry Pi apresentando melhor desempenho. Os pesquisadores também acreditam que se for usado um roteador sem fio de nível comercial, o efeito será melhor. Em aplicações práticas, o Pulse-Fi funciona de forma estável a uma distância de até 3 metros, e experimentos preliminares mostram até potencial para distâncias maiores.

Kocheta destacou que, no passado, os sistemas de monitoramento de saúde WiFi funcionavam instáveis ​​sob mudanças na distância e na posição do corpo, mas o Pulse-Fi usou um modelo de aprendizado de máquina para resolver completamente esse problema. “Descobrimos que, graças ao aprendizado de máquina, as mudanças na distância não têm essencialmente impacto no desempenho”, disse ele.

Para treinar o algoritmo, a equipe primeiro usou o equipamento ESP32 e o oxímetro médico para coletar dados simultaneamente na biblioteca do campus, fornecendo o “verdadeiro valor” da frequência cardíaca para o aprendizado da rede neural. Além disso, a pesquisa incorpora o maior conjunto de dados de sinais cardíacos WiFi do mundo coletados pela equipe brasileira com base no Raspberry Pi, dando ao Pulse-Fi amplitude e precisão.

Embora os resultados atuais se concentrem na medição da frequência cardíaca, a equipa já está a tentar aplicá-los a outros indicadores de saúde, como a frequência respiratória e a apneia do sono. Os primeiros experimentos não publicados mostram que os sinais WiFi podem detectar anormalidades na respiração e no sono. Se estes estudos forem finalmente reconhecidos pela indústria, espera-se que o Pulse-Fi se torne uma ferramenta de monitorização da saúde clínica e doméstica de baixo custo, não invasiva e conveniente, trazendo boas notícias para áreas com recursos médicos limitados.