En los hogares actuales, los routers WiFi han dado un salto inesperado en sus capacidades: ahora pueden convertirse en sensores de salud capaces de detectar los latidos del corazón.
Un equipo de ingenieros de la Universidad de California en Santa Cruz ha desarrollado un sistema innovador que transforma las señales inalámbricas domésticas en un recurso médico no intrusivo de alta precisión. Según los resultados, este avance permitiría medir la frecuencia cardiaca sin recurrir a relojes inteligentes, bandas pectorales ni equipos hospitalarios especializados.
Cómo funciona Pulse-Fi: WiFi como herramienta clínica accesible
Bajo el nombre de Pulse-Fi, la tecnología propuesta utiliza hardware económico y ampliamente disponible, como transmisores y receptores WiFi estándares en hogares y oficinas. El método se basa en aplicar algoritmos de aprendizaje automático a las señales inalámbricas para identificar cambios minúsculos ocasionados por los latidos del corazón, filtrando eficazmente el ruido causado por movimientos o interferencias ambientales.
Durante las pruebas, realizadas en 118 personas, el sistema logró resultados equiparables a los de un monitor médico tradicional: tras solo cinco segundos de análisis, el margen de error fue de apenas medio latido por minuto. Al prolongar el monitoreo, la precisión aumentaba, independientemente de la postura o la actividad de los participantes.
Nayan Bhatia, doctorando que lidera el proyecto junto a la profesora Katia Obraczka, señaló que “nuestros resultados demuestran que esto puede funcionar en entornos cotidianos, sin necesidad de posicionamiento específico ni dispositivos caros”. Para el prototipo, el equipo usó chips ESP32, que cuestan entre 5 y 10 dólares, y placas Raspberry Pi valoradas en unos 30 dólares. A pesar de estos bajos costes, la fiabilidad del sistema se mantuvo alta, y los investigadores estiman que el empleo de routers comerciales convencionales podría mejorar aún más el rendimiento alcanzado.
El potencial del WiFi para el seguimiento remoto de la salud
Pulse-Fi basa su funcionamiento en analizar el comportamiento de las ondas de radiofrecuencia al interactuar con el cuerpo humano; los latidos provocan pequeñas variaciones en la absorción y dispersión de estas señales. El software aprende a distinguir estos cambios tras entrenarse con datos tomados de oxímetros convencionales: coteja las fluctuaciones de señal WiFi con mediciones reales de pulso.
Para validar su sistema, los investigadores realizaron experimentos en la biblioteca de ciencia e ingeniería de la universidad y emplearon también un conjunto de datos generado previamente por científicos brasileños usando dispositivos similares.
El avance no se limita únicamente al pulso. El equipo trabaja ya en la extensión del sistema para monitorizar la frecuencia respiratoria, con el objetivo de aplicar la tecnología en la detección de condiciones como la apnea del sueño. Resultados preliminares aún no publicados muestran potencial en este sentido. Otra fortaleza es su capacidad para medir el pulso a distancias de hasta tres metros (casi 10 pies), sin que la exactitud disminuya, logro posible gracias a la arquitectura del modelo de aprendizaje automático. “Descubrimos que la distancia no tenía ningún efecto, lo cual fue un reto considerable en aproximaciones previas”, explicó Pranay Kocheta, estudiante de secundaria vinculado al proyecto a través del programa de pasantías de la universidad.
Las conclusiones del estudio han sido presentadas en las actas de la Conference on Distributed Computing in Smart Systems and the Internet of Things (DCOSS-IoT) de la IEEE del año 2025. Este desarrollo abre la puerta a una nueva generación de soluciones de salud remota, en la que la infraestructura inalámbrica doméstica puede convertirse en aliado diagnóstico sin cambiar el día a día de los usuarios.
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