Evidências Covid 19

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Como a tecnologia WiFi pode ser útil para acompanhar a evolução do estado clínico dos pacientes?

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

BARBOSA, Carlos Roberto Hall

LI, F.; et al. Wi-COVID: A COVID-19 symptom detection and patient monitoring framework using WiFi. Smart Health, v. 19, Mar. 2021. DOI: 10.1016/j.smhl.2020.100147 Disponível em: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7680085/

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.

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