Le signal Wi-Fi sera utilisé pour identifier les maladies respiratoires

Le fonctionnement du Wi-Fi a servi de base à l'Institut national américain des normes et de la technologie (NIST) pour développer un moyen de surveiller et d'identifier les problèmes respiratoires chez l'homme.

Profitant des signaux que cette technologie émet pour garantir la connexion Internet, les chercheurs ont analysé les changements dans les ondes qu'une personne génère lorsqu'elle tousse, par exemple.

Dire que les signaux Wi-Fi ne sont pas interrompus par les corps, mais qu'ils sont capables de détecter les mouvements qui les altèrent et que c'était la base prise par les développeurs pour créer l'algorithme
Tenant compte du fait que ces signaux peuvent traverser des surfaces telles que des murs, mais un mouvement affecte leur trajectoire, affectant certaines valeurs, ce que les développeurs ont évalué pour créer un algorithme.

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Ce n'est pas la première fois que des chercheurs explorent comment tirer parti des signaux Wi-Fi pour détecter les personnes et les mouvements, mais bon nombre de ces approches nécessitent des technologies plus avancées et plus précises.

Les développeurs du NIST ont donc décidé que leur travail, appelé BreatheSmart , fonctionnerait avec des routeurs et des appareils déjà sur le marché.

Pour son fonctionnement, les scientifiques ont utilisé un seul routeur et modifié le micrologiciel afin qu'il vérifie plus fréquemment les "informations d'état du canal", appelées CSI. Permettant un balayage de 10 fois par seconde pour avoir une image claire de toute modification.

Ces signaux CSI sont essentiels car ils sont envoyés d'un appareil, tel qu'un téléphone ou un ordinateur portable, au routeur et ont la capacité de détecter toute déviation dans l'environnement.

Avec cette modification technique, l'équipe a commencé à tester un mannequin simulant diverses conditions respiratoires et surveillant les changements dans les signaux Wi-Fi.

Ils ont ensuite développé un algorithme, avec lequel BreatheSmart a correctement identifié les conditions respiratoires simulées 99,54 % du temps.

Les responsables de cette recherche espèrent que l'algorithme pourra être implémenté par d'autres développeurs afin qu'ils puissent l'implémenter dans certains logiciels et l'introduire dans un matériel permettant de surveiller les problèmes respiratoires chez les personnes à domicile, en complément de l'étude des données dans processus médicaux.

"Toutes les façons dont nous collectons les données sont effectuées dans le logiciel au point d'accès, ce qui pourrait être fait via une application sur un téléphone. Cet article tente d'exposer comment quelqu'un peut développer et tester son propre algorithme. Il s'agit d'un cadre pour les aider à obtenir des informations pertinentes », a déclaré Jason Coder, directeur de la recherche.

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L'intelligence artificielle pour prédire d'éventuelles maladies mentales

Un autre cas dans lequel l'avancement des technologies actuelles aide la santé est le développement d'un logiciel qui permet de prédire et de surveiller les personnes qui présentent des symptômes pour déterminer six mois à l'avance si elles souffrent d'anxiété, de dépression, de stress au travail, entre autres maladies mentales.

Pour cette création, l'intelligence artificielle d' Amazon et de Google a été utilisée et à partir de là, la formation du logiciel avec des milliers de données sur la santé mentale a commencé.

L'axe de travail est directement lié aux entreprises. Au départ, ils ont approché des entités de santé pour évaluer la situation des médecins, mais au fil du temps, des entreprises de secteurs tels que la technologie, l'énergie, les services et même les jeux vidéo se sont jointes, où un soutien a été fourni pendant les phases finales de développement du jeu lorsque le stress est plus important. et les journées de plus de 12 heures de travail.

L'un des cas qui montre la performance de l'IA était avec une entreprise de 100 employés, dans laquelle ils ont trouvé un taux de risque élevé de bien-être mental dans la zone de vente, là les pourcentages étaient d'environ 35% alors que la moyenne devrait être comprise entre 5 % ou 9 %.

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