ذات صلة

اخبار متفرقة

الأمن السيبرانى بعد الجائحة.. خطة مايكروسوفت لحماية السحابة والهوية الرقمية

خارطة الطريق العالمية للأمن السيبراني من مايكروسوفت تسعى مايكروسوفت إلى...

ليجو تدخل عصر الألعاب الذكية بالتعاون مع Star Wars في معرض CES

أطلقت ليغو منصة Smart Play الجديدة كليًا بالتعاون مع...

فيزيائيون يستخدمون أجهزة استشعار كمومية للبحث عن المادة المفقودة في الكون

تعمل جامعة تكساس إيه آند إم وفريق الدكتور روبّاك...

الأكل أثناء التوتر مقابل الأكل بحثاً عن الراحة: كيف تميّز بينهما؟

ما هو الأكل عند التوتر؟ يتعرض الشخص لضغط نفسي يجعل...

الأدوية البريطانية تصدر تحذيراً: أدوية النوم والقلق سهلة الإدمان

تنبه التحذيرات الطبية الأخيرة إلى وجود مخاطر الإدمان عند...

بدون أجهزة طبية: الواي فاي يراقب صحة القلب بدقة مذهلة دون الحاجة إلى أدوات تشخيصية

طور باحثو جامعة كاليفورنيا في سانتا كروز نظامًا ثوريًا يُدعى Pulse‑Fi يحول إشارات الواي فاي إلى وسيلة لقياس نبضات القلب بدقة تضاهي الأجهزة الطبية، من دون الحاجة لأدوات تشخيصية باهظة الثمن.

يعتمد النظام على تحليل التغيرات الدقيقة في إشارات الواي فاي عند مرورها عبر جسم الإنسان، إذ تؤثر نبضات القلب على امتصاص وانعكاس الإشارات بطريقة يمكن رصدها ومعالجتها باستخدام خوارزميات تعلم آلي متقدمة.

أظهرت التجارب أن Pulse‑Fi يقيس معدل ضربات القلب بهامش خطأ لا يتجاوز نصف نبضة في الدقيقة بعد خمس ثوانٍ من معالجة الإشارة، وشملت التجربة 118 مشاركًا وحققت نتائج شبه مطابقة لأجهزة المراقبة الطبية التقليدية، حسب روسيا اليوم.

بنى الباحثون مجموعة بيانات بتجارب داخل مكتبة العلوم والهندسة بالجامعة عبر مقارنة تقلبات إشارات الواي فاي بمعدلات نبضات القلب المسجلة بأجهزة قياس الأكسجين، كما اختبروا النظام على مجموعة بيانات خارجية لباحثين برازيليين لزيادة المصداقية.

أثبت النظام عمله بكفاءة في أوضاع مختلفة—جلوسًا ووقوفًا واستلقاءً وحتى أثناء المشي—ومن مسافة تصل إلى ثلاثة أمتار دون تدهور كبير في الدقة، وهو إنجاز يتفوق على قدرات الأنظمة السابقة.

اعتمدت المنصة على مكونات بسيطة ومنخفضة التكلفة مثل شرائح ESP32 التي تكلف نحو عشرة دولارات وألواح Raspberry Pi بحوالي ثلاثين دولارًا، وأشار الباحثون إلى أن استخدام أجهزة توجيه واي فاي تجارية قد يُحسّن الأداء مستقبلاً.

قال نايان بهاتيا، طالب الدكتوراه المشارك في المشروع مع أستاذة علوم الحاسوب كاتيا أوبرازكا: «تظهر نتائجنا أن النظام يعمل بكفاءة في البيئات اليومية دون إعدادات معقدة أو أجهزة احترافية».

وسع الفريق العمل حاليًا ليشمل مراقبة معدل التنفس لتمكين تشخيص حالات مثل انقطاع النفس أثناء النوم، وأظهرت النتائج الأولية دقة واعدة، ونُشرت الدراسة في وقائع مؤتمر معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات لعام 2025 حول الحوسبة الموزعة في الأنظمة الذكية وإنترنت الأشياء (DCOSS‑IoT).

spot_img
spot_imgspot_img

تابعونا على