Vitaldaten ohne Smartwatch messen
Per Wlan zum Herzschlag: Kann Pulse-Fi Wearables ersetzen?
Handelsübliche WiFi-Module und KI sollen künftig genügen, um die Herzfrequenz berührungslos, günstig und in klinischer Präzision zu erfassen. Die neue Vitaldatentechnik analysiert Raumwellen, kommt ohne am Körper zu tragende Sensorik aus und eröffnet neue Potenziale für Kliniken und das Smart Home.
Mit jedem Pulsschlag verändert der menschliche Körper minimal die Umgebung – und damit auch die elektromagnetischen Signale im Raum. Ein Entwicklerteam der UC Santa Cruz aus Kalifornien macht sich diesen Effekt zunutze und demonstriert mit »Pulse-Fi«, wie handelsübliche Wlan-Sender in Kombination mit maschinellen Lernverfahren ganze Vitaldaten-Sets generieren können. Für Medizintechnikhersteller und Entwickler eröffnet die neuartige, kontaktlose Überwachung neue Optionen sowohl für die klinische Versorgung als auch im Smart Home.
Technisch simpel, klinisch genau
Das von den Forschende aufgesetzte System nutzt handelsübliche WiFi-Funkmodule, zum Beispiel ein kostengünstiges ESP32-SoC (Espressif, 5–10 US-Dollar) oder für noch präzisere Analysen einen Raspberry Pi (ca. 30 US-Dollar), um gezielt die Schwankungen von Funkwellen im Raum auszuwerten. Diese Wellen werden von jedem Menschen minimal beeinflusst; selbst kleinste Bewegungen des Herzens führen zu erkennbaren Veränderungen im Signalverlauf. Mithilfe eines Machine-Learning-Algorithmus werden diese Herzschlag-bedingten Signalmuster zuverlässig von Umgebungsrauschen und Bewegungsartefakten separiert, sodass die Erfassung unabhängig von der Körperhaltung oder Aufenthaltsposition gelingt.
In einer kleinen Erst-Studie mit 118 Teilnehmer:innen und insgesamt 17 verschiedenen Körperhaltungen erzielte die Pulse-Fi-Technik bereits nach wenigen Sekunden Messzeit klinische Genauigkeit: Die Abweichung lag bei nur einem halben Schlag pro Minute. Die Messung funktioniert zuverlässig bis zu einer Entfernung von drei Metern zwischen Mensch und Hardware; wie genau die Probanden standen, lagen, saßen oder sich bewegten spielte dabei keine Rolle.
Das Wlan-basierte System zur Vitaldatemessung braucht wenig Equipement und eignet sich damit vor allem für eine alltagsnahe, kontaktlose und damit kostengünstige Vitaldatenerfassung im häuslichen Umfeld, für die stationäre Pflege oder auch für die Telemedizin. Aufgrund der für den Patienten unauffälligen Handhabung - kein Gerät muss am Handgelenk, auf der Brust oder sonstwo am Körper getragen werden - dürfte die Akzeptanz hoch sein, die meisten würden eine solche Art der Vitaldatenmessung wohl gar nicht mehr bemerken.
| Der SoC ESP32 von Espressif im Detail* | |
|---|---|
| CPU | Dual-Core Xtensa LX6, bis 240 MHz |
| Wireless | WLAN 802.11 b/g/n (2,4 GHz), Bluetooth 4.2 LE |
| Schnittstellen | UART, SPI, I²C, CAN, Ethernet MII, I2S, PWM, DAC, ADC |
| GPIO | Bis zu 24 konfigurierbare Pins |
| Speicher | Integrierter SRAM, externer Flash möglich |
| Modulformen | WROOM, WROVER (inkl. PSRAM), Pico, Mini |
| Betriebsspannung | 3,0 – 3,6 V |
| Abmessung | QFN-Package, 48 Pins, 6 × 6 mm² |
| Besonderheiten | Integrierter Hall-Sensor, Hardware-Verschlüsselung (AES/SHA/RSA), Low-Power-Koprozessor, Echtzeituhr |
| Entwicklung | SDK unter MIT-Lizenz, unterstützt Arduino, MicroPython, ESPHome |
Valide Algorithmen: Bald auch für Schlafapnoe
Da es keine spezifischen WiFi-Herzfrequenzdatensätze für das Training der Algorithmen mit dem ESP32-SoC gab, wurde in einem eigenen Versuchsaufbau der Science and Engineering Library der UC Santa Cruz ein Datensatz generiert und mit referenzierten Oximetermessungen abgeglichen (»Ground Truth«). Zusätzlich wurden umfangreiche Daten eines brasilianischen Teams, welches mit einem Raspberry Pi arbeitete, für die Modellvalidierung eingesetzt. Teurere WLAN-Geräte, wie sie beispielsweise in kommerziellen Routern zu finden sind, würden die Genauigkeit des Systems wahrscheinlich weiter verbessern.
Die Forschenden arbeiten bereits an der Weiterentwicklung des Systems: Bald soll die Puls-Fi-Technologie auch die Atemfrequenz kontaktos per Wlan überwachen, was insbesondere für die Früherkennung von Krankheiten wie Schlafapnoe relevant ist. Erste, noch unveröffentlichte Ergebnisse zeigen dazu großes Potenzial.
Das System der UC Santa Cruz zeigt beispielhaft wie Elektronik neuartige Möglichkeiten für die Medizin und Diagnsotik eröffnet. Besonders erfreulich: Die Wlan-basierte Vitaldatenmessung nutzt handelsübliche, kostengünstiger Hardware, eine »state-of-the-art« KI-basierte Signalverarbeitung und erreicht damit klinische Präzision für eine Smart-Home-Medizintechnik. Mit Pulse-Fi wird somit eine neue Generation nicht-invasiver Vitaldatenmesstechnik greifbar, die auch Geräten für den Consumer-Gesundheitsmarkt oder für das medizinische Monitoring neue Perspektiven eröffnet.
Das Datenblatt für den Espressif ESP32-SoC haben wir bei Mouser Electronics abgerufen.
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