Yapay zeka ve uygun maliyetli donanımlar kullanılarak, Wi-Fi sinyallerinin genliğini bir kişinin kalp atış hızını tahmin etmek için kullanmanın bir yolu geliştirildi. 'Pulse-Fi' adı verilen bu sistem, araştırmacıların belirttiğine göre, farklı vücut pozisyonlarında ve mesafelerde bile oldukça tutarlı sonuçlar veriyor.
Bu yeni teknoloji, mevcut Wi-Fi altyapısını ve donanımını kullanarak, temassız bir şekilde güvenilir kalp atış hızı bilgileri elde etme potansiyeli taşıyor. Akıllı saatler veya göğüs bantları gibi mevcut sağlık takip cihazları genellikle kişiye temas gerektiriyor ve maliyetli olabiliyor. Pulse-Fi ise bu ihtiyaca yönelik bir çözüm sunuyor.
Pulse-Fi, bir verici ve bir alıcı arasındaki veri akışını sağlayan radyo dalgaları olan Wi-Fi sinyallerindeki 'kanal durumu bilgisini' (CSI) kullanıyor. Bu bilgi, sinyalin hareket halindeki göğüs gibi engellerden geçerkenki genliğini ve fazını içeriyor. Araştırmacılar, bu sinyaldeki değişimleri filtreleyerek hayati belirtileri izlemeyi başarıyor.
Mevcut Wi-Fi tabanlı kalp atış hızı algılama yöntemlerinde bazı sınırlılıklar bulunuyor. Bu nedenle, araştırmacılar yeni bir sistem olan Pulse-Fi'yi geliştirdiler. Sistemi test etmek için yedi gönüllü üzerinde deneyler yapıldı. Katılımcılar, bir Wi-Fi vericisi ve alıcısı görevi gören iki ESP32 cihazının farklı mesafelerinde (1, 2 ve 3 metre) yerleştirildi. Aynı anda parmaklarına takılan bir nabız oksimetresi ile gerçek kalp atış hızları da kaydedildi.
Ardından, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak CSI verilerinden kalp atış hızları tahmin edildi. Bu süreçte, kalp atışlarıyla ilgili genlik bilgisi çıkarıldı, çevresel etkenlerden kaynaklanan gürültülü sinyal kısımları ayıklandı ve ardından belirli bir frekans aralığı (dakikada 48 ila 130 atım) dışındaki sinyaller filtrelendi. Son olarak, uzun-kısa süreli bellek (LSTM) içeren bir geri beslemeli sinir ağı ile sinyal daha da pürüzsüzleştirildi ve kalp atış hızı tahminleri yapıldı.
Araştırmacılar, Pulse-Fi'nin farklı mesafelerde de şaşırtıcı derecede doğru sonuçlar verdiğini gözlemlediler. En uzak mesafede bile ortalama hata payının yalnızca yaklaşık 0.48 BPM olduğu belirtildi. Farklı vücut pozisyonları ve aktiviteler (oturma, yürüme, yerleri süpürme gibi) üzerinde yapılan testlerde ise Pulse-Fi'nin kişinin pozisyonundan etkilenmediği ve ortalama hata payının sadece 0.2 BPM olduğu tespit edildi.
Bu yeni teknolojinin teorik olarak ilgi çekici olduğu belirtilse de, bazı sınırlılıkların da olduğu ifade ediliyor. Özellikle, modelin eğitimi, doğrulanması ve test edilmesi için aynı veri setinin kullanılması eleştiriliyor. Ancak araştırmacılar, modeli gerçek zamanlı olarak ve yalnızca geçmiş verilerle eğiterek tamamen yeni giriş sinyalleri üzerinde test ettiklerini ve bu sonuçların henüz yayımlanmadığını belirtiyorlar.
Pulse-Fi'nin veri gizliliği konusunda herhangi bir endişe yaratmadığı, çünkü kişisel bilgilerin işlenmediği ve tüm kalp atış hızı tahminlerinin donanım içinde kaldığı vurgulanıyor. Uzmanlar, bu teknolojinin yaygın kullanıma geçmesinin ise en az beş ila on yıl sürebileceğini öngörüyor.
