Wi-COVID: uma estrutura de detecção de sintomas e monitoramento de pacientes COVID-19 usando WiFi

Este artigo descreve o potencial do uso da tecnologia WiFi em ambiente doméstico para monitoramento do ritmo respiratório (RR) de pacientes previamente diagnosticados com COVID-19. O objetivo é identificar os pacientes com maior risco de agravamento da doença e deterioração clínica, simultaneamente reduzindo a demanda nos hospitais e para equipes médicas. O sistema de monitoramento em tempo real proposto é não-invasivo e não-vestível (não causando portanto nenhum desconforto ao paciente).

Há 3 abordagens já conhecidas para utilização dos sinais de WiFi para monitoramento de sinais vitais e movimentações em ambiente doméstico, com complexidades e potencialidades crescentes: RSS (Radio Signal Strength – Força do Sinal de Rádio), CSI (Channel State Information – Informação do Estado do Canal) e FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave – Onda Contínua Modulada por Frequência). Cada abordagem tem diferentes vantagens e desvantagens, e é aplicável a cenários distintos, mas todas já foram aplicadas anteriormente à estimativa do ritmo respiratório, com base nas pequenas alterações causadas pelos movimentos respiratórios nos sinais eletromagnéticos transmitidos pelos dispositivos WiFi.

O sistema proposto neste artigo, denominado Wi-COVID, baseia-se na abordagem CSI e é composto por 3 camadas. A primeira camada é a responsável pela detecção dos sinais WiFi, utilizando um dispositivo WiFi comercial como transmissor e uma plataforma Raspberry Pi como receptor. O paciente deve estar na área de cobertura do sinal WiFi e em estado de repouso, funcionando mesmo através de uma parede interna do ambiente.  A segunda camada é a responsável pelo processamento dos sinais gerados pela primeira camada, estimando o RR instantâneo e enviando os dados para a nuvem. Finalmente, a terceira camada, de monitoramento, analisa os valores de RR e dispara alarmes caso anormalidades sejam observadas. As diversas camadas são descritas em detalhes no artigo.

Os testes preliminares do protótipo foram realizados com um voluntário em um ambiente de 21 m², a uma distância aproximada de 2,3 m do roteador WiFi e do Raspberry Pi, simulando um cenário típico de isolamento doméstico para pacientes diagnosticados com COVID-19. Os sinais WiFi detectados pelo Raspberry Pi são processados por uma série de filtros digitais e por análise de componentes principais (PCA), que extrai a informação referente aos movimentos respiratórios. Em seguida, esta informação é analisada nos domínios do tempo e frequência, usando técnicas de espectrograma de alta resolução. Permite assim identificar claramente episódios de variação brusca do RR, que são possíveis indicadores de deterioração clínica do paciente.

Os resultados preliminares comprovaram a capacidade do sistema Wi-COVID de estimar o RR a partir de sinais WiFi. Como trabalhos futuros, os pesquisadores pretendem implantar o sistema em domicílios de pacientes que tenham sido diagnosticados com COVID-19, de modo a transmitir automaticamente as informações de RR diretamente aos responsáveis pelo acompanhamento médico.