Wi-Fi научился слышать сердце: инженеры сделали невозможное

Отслеживать частоту сердечных сокращений теперь можно без датчиков и проводов — достаточно обычного сигнала Wi-Fi. Инженеры из Калифорнийского университета в Санта-Крузе создали систему Pulse-Fi, которая с помощью искусственного интеллекта (ИИ) умеет преобразовывать колебания радиоволн в данные о пульсе человека. Это открытие стало шагом к новым бесконтактным технологиям мониторинга здоровья.

Когда маршрутизатор становится медицинским устройством

Авторы исследования — Пранай Кочета, Наян Бхатия и Катя Обрачка - доказали, что сигнал Wi-Fi может не только передавать информацию, но и фиксировать малейшие движения тела, вызванные биением сердца.
Результаты были представлены на Международной конференции IEEE 2025 года по распределённым вычислениям и Интернету вещей (DCOSS-IoT).

Идея проста: когда радиоволна проходит сквозь человека, она немного искажается. Эти искажения можно анализировать и выделять из них характерные ритмы сердечных сокращений. Преобразовав данные амплитуды сигнала, ИИ способен вычислить пульс с точностью до долей удара в минуту.

"Информация о состоянии канала позволяет регистрировать амплитуду и фазу сигнала даже при прохождении через движущиеся объекты", — пояснила профессор Катя Обрачка.

Как создавался Pulse-Fi

Для экспериментов команда использовала дешёвые микроконтроллеры ESP32 - устройства с одной антенной, способные передавать и принимать Wi-Fi-сигнал.
Семь добровольцев (пять мужчин и две женщины) по очереди находились между двумя ESP32 на расстоянии от одного до трёх метров. Одновременно частоту их пульса измеряли медицинским пульсоксиметром.

Каждый тест длился по пять минут и проводился трижды, чтобы проверить устойчивость системы на разных дистанциях. Затем инженеры передали собранные данные алгоритму машинного обучения, который прошёл несколько стадий обработки.

1. Извлекли амплитуду сигнала, связанную с сердцебиением.

2. Убрали шум — всё, что связано с посторонними движениями и помехами.

3. Отфильтровали частоты вне диапазона 0,8-2,17 Гц (48-130 ударов в минуту).

4. Применили дополнительное сглаживание для чистоты данных.

Финальный этап — анализ нейросетью с архитектурой LSTM (долговременная и кратковременная память), которая учитывает последовательность сигналов и может "помнить" изменения ритма.

Удивительная точность

Оказалось, что расстояние почти не влияет на результат. Средняя ошибка измерений составила менее полудоли удара: 0,429 BPM на 1 метре, 0,482 BPM на 2 метрах и 0,488 BPM на 3 метрах.

Чтобы проверить систему в реальных условиях, инженеры применили данные о частоте сердечных сокращений, полученные ранее у 118 добровольцев из Бразилии. Люди находились на расстоянии 1 метра от устройств и выполняли 17 разных действий — от сидения и ходьбы на месте до подметания пола. Даже при изменении позы или активности точность оставалась стабильной, а типичная погрешность не превышала 0,2 BPM.

Что говорят специалисты

"Эта методика на ранней стадии теоретически интересна", — сказал специалист по медицинским данным Андреас Карват из Бирмингемского университета.

Учёный отметил, что исследователи использовали одни и те же данные для обучения и тестирования нейросети, что может создавать эффект "самоисполняющегося пророчества".

"Это всё равно, что предсказывать чью-то болезнь, узнавая о человеке, а затем предсказывать его состояние", — пояснил Карват. — "Это бессмысленно".

Команда UC Santa Cruz ответила на критику, уточнив, что уже провела серию дополнительных тестов: обучала модель на старых данных и проверяла её в новой среде. Эти результаты пока не опубликованы, но предварительные наблюдения подтверждают надёжность системы.

Проблема точности смарт-устройств

Карват также напомнил, что устройства, служившие эталоном — пульсоксиметр и умные часы, — сами не идеальны. Ошибка даже сертифицированных моделей может достигать 2-3 ударов в минуту. Исследователи согласились с этим замечанием, но подчеркнули, что медицинские пульсоксиметры считаются наиболее точными в своей категории и подходят для сравнения.

Где Wi-Fi заменит пульсометр

Разработчики уверены: будущее за системами, которые не требуют физического контакта с человеком. Wi-Fi уже есть в каждом доме, а значит, в будущем любой маршрутизатор сможет выполнять функции фитнес-трекера.
Технология способна стать частью "умных домов", медицинских центров и систем безопасности, где важно следить за состоянием человека дистанционно — например, за пожилыми людьми или пациентами после операций.

Советы шаг за шагом: как применить подобную систему дома

1. Использовать доступные модули ESP32 или аналогичные платы с Wi-Fi.

2. Подключить их к ноутбуку или мини-компьютеру Raspberry Pi.

3. Установить программное обеспечение для сбора CSI-данных (Channel State Information).

4. Применить открытые модели машинного обучения для обработки сигналов (например, TensorFlow).

5. Сравнить результаты с медицинским пульсометром, чтобы откалибровать систему.

Такой подход пока не заменит сертифицированные устройства, но может стать основой для обучения или экспериментов в области "умного здоровья".

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: использовать один и тот же набор данных для обучения и тестирования.
  Последствие: переобучение и потеря точности на новых данных.
  Альтернатива: проводить проверку модели в независимой среде.

• Ошибка: полагаться только на бытовые смарт-часы как эталон.
  Последствие: неточная оценка реальной эффективности.
  Альтернатива: использовать медицинские пульсоксиметры и клинические приборы.

• Ошибка: игнорировать влияние препятствий (стен, мебели).
  Последствие: искажение сигнала.
  Альтернатива: проводить калибровку в разных помещениях и учитывать отражения.

А что если Wi-Fi начнёт следить за всеми?

Исследователи подчёркивают: технология не передаёт личные данные. Все показатели хранятся на локальном устройстве, и система не может определить личность человека. Это значит, что Pulse-Fi не создаёт рисков для приватности.
Однако внедрение подобных технологий может вызвать вопросы у пользователей, ведь граница между медицинским мониторингом и цифровым надзором становится всё тоньше.

Плюсы и минусы Pulse-Fi

FAQ

Как работает Pulse-Fi?
Система анализирует колебания Wi-Fi-сигнала, проходящего через тело, и выделяет из них биоритмы сердца с помощью искусственного интеллекта.

Можно ли использовать её дома?
Пока нет — технология экспериментальная, но уже доказала свою точность и доступность оборудования.

Сколько стоит подобная установка?
Платы ESP32 стоят около 500 рублей, а необходимое ПО можно установить бесплатно.

Что лучше: умные часы или Wi-Fi-мониторинг?
Умные часы удобнее для повседневного ношения, но Wi-Fi-система перспективнее для бесконтактных и групповых измерений.

Мифы и правда

• Миф: Wi-Fi вреден для здоровья.
  Правда: мощность бытовых маршрутизаторов в сотни раз ниже безопасных пределов, установленных ВОЗ.

• Миф: технология может считывать личные данные.
  Правда: Pulse-Fi фиксирует только радиоволновые колебания, не включая камеру или микрофон.

• Миф: бесконтактные системы неточны.
  Правда: погрешность Pulse-Fi не превышает 0,5 удара в минуту — это уровень профессиональных пульсометров.

3 факта о будущем Pulse-Fi

1. Команда UC Santa Cruz уже тестирует многопользовательский режим — система сможет измерять пульс у нескольких человек одновременно.

2. Прототип не требует дополнительного оборудования — только Wi-Fi-маршрутизатор и модуль приёма.

3. В ближайшие годы технология может войти в экосистемы "умного дома" наряду с голосовыми ассистентами и системами охраны.

Исторический контекст

Первые эксперименты по использованию Wi-Fi для измерения жизненных показателей начались в начале 2010-х годов. Тогда точность была низкой, а оборудование — громоздким.
С появлением микроконтроллеров ESP32 и открытых платформ машинного обучения ситуация изменилась: теперь подобные проекты могут реализовываться даже школьниками и студентами. Pulse-Fi стала первой системой, где удалось совместить доступное "железо" и нейросетевую точность.