Roteador WiFi é usado para detectar problemas respiratórios

Roteadores WiFi podem ser grandes aliados para identificar pessoas com dificuldade para respirar. Quem faz essa afirmação é o National Institute of Standards and Technology (NIST), organização norte-americana que promove inovação e competitividade industriais com base em padrões e tecnologia de medição. A instituição desenvolveu um algoritmo de aprendizado profundo, chamado BreatheSmart, capaz de analisar mudanças minúsculas na transmissão dos roteadores e ajudar a determinar se alguém no ambiente está com problemas de respiração.

Os roteadores WiFi transmitem continuamente frequências de rádio, refletidas ou que atravessam paredes, móveis e até mesmo o corpo humano. E é nesse ponto que o algoritmo de Inteligência Artificial (IA) atua. Os movimentos corporais, inclusive os de respiração, alteram levemente o caminho dos sinais, podendo sinalizar se alguém está com problemas ao respirar.

Pesquisas anteriores do NIST já haviam explorado o uso de sinais WiFi para detectar pessoas ou movimentos, mas as soluções estudadas exigiam, em geral, dispositivos de detecção personalizados, além de os resultados serem limitados. Após trabalhar com outros pesquisadores do Centro de Dispositivos e Saúde Radiológicos do FDA (Food and Drug Administration), o trabalho avançou e encontrou uma nova maneira de usar os atuais modelos de roteadores WiFi para medir a taxa de respiração de uma pessoa no ambiente.

Como a solução funciona? Na tecnologia WiFi, um conjunto de sinais é enviado do dispositivo (um celular ou laptop) para o ponto de acesso (o roteador). Como esses sinais enviados pelo dispositivo são sempre os mesmos, o ponto de acesso já sabe como devem ser recebidos. No entanto, quando viajam pelo ambiente, ficam distorcidos ao ricochetear nos objetos ou perdem força. Então, o ponto de acesso analisa a proporção da distorção para ajustar e otimizar a conexão.

A equipe, então, modificou o firmware do roteador para solicitar fluxos de sinais com mais frequência, até 10 vezes por segundo, e assim obter uma imagem detalhada de como os sinais mudam. Durante a pesquisa, um manequim foi criado para replicar várias condições respiratórias, desde uma respiração normal até anormalmente lenta (bradipnéia), anormalmente rápida (taquipnéia), asma, pneumonia e doenças pulmonares obstrutivas crônicas (DPOC).

Observou-se que, enquanto o corpo se move durante a respiração, os sinais WiFi se modificam. Por exemplo, o peito se move de maneira diferente quando há chiados ou tosse, em comparação com uma respiração normal. Os pesquisadores registram os dados vindos dos fluxos de sinais e, com ajuda do algoritmo de aprendizado profundo BreatheSmart desenvolvido pelo NIST, analisam os dados e reconhecem padrões indicativos de diferentes problemas respiratórios. O algoritmo classifica com sucesso vários padrões respiratórios simulados com o manequim em 99,54% das vezes.

Segundo os pesquisadores, tem havido muito interesse em usar sinais WiFi para aplicações de detecção (WiFi Sensing). Eles esperam que desenvolvedores de aplicativos usem o processo apresentado no trabalho como uma estrutura para criar soluções de monitoramento remoto da respiração.

O trabalho do NIST foi publicado recentemente no IEEE Access.

Mais sobre WiFi Sensing

A tecnologia WiFi Sensing é usada para detectar e interpretar dados de presença e movimento. Em geral, o trabalho é realizado em dois estágios: pré-processamento e filtragem dos dados brutos vindos dos equipamentos WiFi (dados conhecidos como CSI ou Channel State Information); e processamento de nível superior, que usa algoritmos de Inteligência Artificial  e aprendizado de máquina para analisar os dados e aplicá-los em situações mais sofisticadas de interpretação, como os problemas respiratórios.

Apesar de oferecer vários benefícios, como facilidade de instalação, privacidade, interoperabilidade e detecção mesmo fora da linha de visão, a tecnologia WiFi Sensing também tem limitações. Algumas delas são:

1) Propagação por várias rotas, ou seja, quando o sinal WiFi viaja por mais de um caminho entre o transmissor e o receptor por conta de refração ou reflexão, reduzindo a qualidade do sinal;

2) Oclusão de sinal, quando alguns objetos podem atrapalhar a transmissão;

3) Não indicação para uso em ambientes abertos ou cheios de pessoas que reduzem a força do sinal;

4) Limitação da distância da transmissão.

O grupo 802.11bf do IEEE está trabalhando para apresentar um novo padrão específico para detecção WLAN (wireless LAN), que deve ser concluído em 2024. Considerando a ampla gama de casos de uso, especialmente em Internet das Coisas (IoT), área de saúde e casas inteligentes, deveremos ver uma onda de lançamentos de produtos com capacidade de detecção WiFi.

Por exemplo, a WiFi Sensing pode ser uma opção para monitorar condições de saúde de pessoas mais idosas que são resistentes a dispositivos vestíveis. A indústria automotiva também pode adotar a tecnologia para evitar que pais deixem acidentalmente crianças no banco de trás dos veículos. Já o setor de administração de edifícios ou outros imóveis pode usá-la para fins de segurança e automação de sistemas de iluminação e refrigeração.

A própria Intel já usa tecnologia WiFi Sensing com sua família de processadores Core de 13ª geração para detectar quando uma pessoa se aproxima do equipamento e tirá-lo do modo de espera. Da mesma forma, pode detectar quando a pessoa se afasta, bloqueando automaticamente o computador.

Outros recursos baseados nessa tecnologia também estão em desenvolvimento, inclusive para detecção de movimentos de respiração e outras atividades físicas. Um protótipo inicial foi apresentado no evento Intel Innovation em setembro passado. A Intel também afirma estar profundamente envolvida com o grupo de trabalho IEEE 802.11bf e que os sistemas de detecção via WiFi estão se tornando parte essencial de suas soluções.