Una nueva tecnología permite utilizar las señales de Wi-Fi que ya tenemos en casa para medir las pulsaciones del corazón de manera precisa, sin necesidad de cámaras ni de contacto físico. Detecta alteraciones o arritmias sin que el usuario tenga que llevar puesto ningún dispositivo.
En un mundo donde la tecnología avanza a pasos agigantados, la monitorización de la salud se ha convertido en una prioridad, especialmente para el cuidado de las personas mayores y la detección temprana de problemas médicos.
Hasta ahora, medir el ritmo cardíaco de forma continua implicaba usar dispositivos que requieren contacto directo con el cuerpo, como relojes inteligentes, bandas de pecho o sensores clínicos, que pueden ser incómodos a largo plazo o costosos.
Sin embargo, una innovadora tecnología llamada Pulse-Fi propone una solución original: utilizar las señales de Wi-Fi que ya tenemos en casa para medir las pulsaciones del corazón de manera precisa, sin necesidad de cámaras ni de contacto físico.
Medir un latido con una señal inalámbrica
La idea detrás de Pulse-Fi se basa en un concepto conocido como Información del Estado del Canal (CSI). En este sistema, la señal Wi-Fi no se percibe como un simple chorro de datos, sino como una onda que, al viajar desde el router hasta nuestro dispositivo (móvil, portátil, etc.), rebota en las paredes, los muebles y las personas que se encuentran en la habitación. Cada uno de estos rebotes altera mínimamente la señal, creando una especie de «huella digital» única del entorno. El sistema Pulse-Fi es tan sensible que puede detectar las diminutas alteraciones que provocan el movimiento rítmico de nuestro pecho al latir el corazón.
El gran desafío es que estas sutiles variaciones son casi imperceptibles en medio de todo el «ruido» ambiental: nuestros movimientos al respirar, los gestos que hacemos o incluso las interferencias de otros aparatos electrónicos. Aquí es donde la inteligencia de Pulse-Fi entra en juego.
Limpieza digital para aislar el pulso
Para lograr su objetivo, el sistema no utiliza la señal Wi-Fi en bruto, ya que se encuentra llena de interferencias. En su lugar, la somete a un sofisticado proceso de «limpieza» digital. El primer paso consiste en enfocarse únicamente en las variaciones de la «fuerza» o amplitud de la señal, que son las que se ven directamente afectadas por los movimientos físicos del cuerpo. A continuación, se aplica un filtro inicial para deshacerse del ruido estático general del entorno y de las pequeñas imperfecciones del propio hardware.
Una vez realizada esta limpieza preliminar, el sistema utiliza un filtro digital más específico (de tipo Butterworth) para sintonizar y aislar exclusivamente la banda de frecuencias que corresponde a un latido humano normal, que se sitúa entre 48 y 130 pulsaciones por minuto, descartando así cualquier otra vibración. Finalmente, para perfeccionar el resultado, un último filtro (llamado Savitzky-Golay) suaviza la onda del pulso, eliminando las últimas impurezas y haciendo que el patrón del latido sea nítido y claramente identificable, listo para ser analizado por la inteligencia artificial.
Una red neuronal que aprende a ver latidos
Una vez que la señal ha sido «limpiada», se envía al verdadero corazón del sistema: una red neuronal de tipo LSTM (Long Short-Term Memory). Este tipo de inteligencia artificial es especialmente bueno para analizar secuencias de datos a lo largo del tiempo, como una serie de latidos. El modelo fue entrenado con miles de ejemplos para aprender a identificar el patrón característico de un pulso cardíaco dentro de los datos de la señal Wi-Fi procesada.
Una de las grandes ventajas de este modelo es que es muy ligero y computacionalmente eficiente. A diferencia de otras redes neuronales complejas, la de Pulse-Fi ocupa muy poco espacio (entre 500 y 600 KB) y puede funcionar en dispositivos de bajo coste y consumo, como una Raspberry Pi o un ESP32, abriendo la puerta a una monitorización continua y en tiempo real fuera de los hospitales.
Referencia
Pulse-Fi: A Low-Cost System for Accurate Heart Rate Monitoring Using Wi-Fi Channel State Information. Pranay Kocheta et al. 2025 21st International Conference on Distributed Computing in Smart Systems and the Internet of Things (DCOSS-IoT). IEEE Xplore, 05 August 2025. DOI: 10.1109/DCOSS-IoT65416.2025.00037
Una precisión sorprendente
Para demostrar su eficacia, los creadores de Pulse-Fi pusieron a prueba el sistema en dos escenarios muy diferentes. Primero, realizaron sus propias mediciones con 7 participantes en una biblioteca, variando la distancia entre la persona y los dispositivos Wi-Fi (de 1 a 3 metros). Los resultados mostraron que el sistema mantenía una precisión muy alta sin importar la distancia, un punto débil de muchos sistemas anteriores.
Pero la prueba de fuego fue utilizar un gran conjunto de datos públicos llamado EHealth , que contiene mediciones de 118 personas distintas en 17 posturas y actividades diferentes (sentado, de pie, etc.). En este escenario tan diverso y complejo, Pulse-Fi demostró una eficacia sobresaliente. Mientras que la tecnología más avanzada hasta la fecha presentaba un error medio de 2.72 pulsaciones por minuto (llegando a fallar por casi 7 pulsaciones en algunas posturas), Pulse-Fi logró reducir ese error a tan solo 0.20 pulsaciones por minuto de media, manteniéndose estable en todas las posiciones.
De hecho, con una ventana de análisis de 30 segundos, el error bajó a solo 0,14 pulsaciones por minuto, y el 99,87% de todas las mediciones tuvieron un error inferior a 1,5 pulsaciones, un umbral de precisión considerado excelente para los estándares clínicos.
Pulse-Fi demuestra que no se necesita hardware caro y especializado para monitorear la salud de forma confiable. Abre un abanico de posibilidades, desde routers que vigilan discretamente la salud de una persona mayor que vive sola, hasta sistemas de detección temprana de arritmias, todo ello sin que el usuario tenga que llevar puesto ningún dispositivo.
