طور المعهد القومي للمعايير والتقنية (NIST) في الولايات المتحدة تقنية لمراقبة التنفس؛ عن طريق خوارزمية تعلم عميق يمكنها تحليل التغييرات في ترددات Wi-Fi؛ لتحديد ما إذا كان شخص ما يعاني من صعوبة في التنفس.
كيف تتم مراقبة تنفس الأشخاص باستخدام أجهزة واي فاي؟
تبث أجهزة توجيه Wi-Fi باستمرار ترددات الراديو التي يمكن للهواتف والأجهزة اللوحية وأجهزة الكمبيوتر التقاطها. وأثناء انتقال هذه الإشارات ترتد أو تمر عبر كل شيء من حولها مثل: الجدران والأثاث وحتى الأشخاص.
ونظرًا لحساسية الترددات فإن أي حركات -بما في ذلك أنماط التنفس- تغير قليلًا مسار تلك الإشارات. هذه هي التغييرات التي تم تدريب BreatheSmart على التقاطها وتحليلها.
بدأ الفريق -الذي يقف وراء الخوارزمية- البحث عن طرق لتتبع صحة الأشخاص في المنزل بشكل أفضل. كان الهدف وراء ذلك مساعدة الأطباء في محاربة جائحة Covid-19، خاصة في الوقت الذي كان المرضى فيه معزولين وكانت أجهزة التنفس الصناعي نادرة.
وكانت أبحاث سابقة تناولت استخدام إشارات Wi-Fi لاستشعار الأشخاص أو الحركة، لكن هذه الإعدادات غالبًا ما تتطلب أجهزة استشعار مخصصة، كما كانت البيانات من هذه الدراسات محدودة للغاية.
يقول Jason Coder؛ الذي يقود أبحاث NIST: “عندما انقلب عالم الجميع رأسًا على عقب بسبب جائحة كورونا كان العديد منا في NIST يفكر فيما يمكننا فعله للمساعدة. لم يكن لدينا الوقت لتطوير جهاز جديد وكان السؤال: كيف يمكننا استخدام ما لدينا بالفعل؟”.
وبالتالي طوروا طريقة جديدة لاستخدام CSI لقياس أنماط التنفس.
نبذة عن تدفقات CSI المستخدمة في مراقبة التنفس
CSI هي عبارة عن مجموعة من الإشارات المرسلة من العميل (مثل جهاز توجيه Wi-Fi) إلى نقطة الوصول (مثل الهاتف المحمول أو الكمبيوتر المحمول).
تدفقات CSI هذه صغيرة “أقل من كيلو بايت”؛ ما سهل على الفريق تعديل البرامج الثابتة على جهاز التوجيه؛ بهدف الحصول على تدفقات CSI هذه بشكل متكرر -حتى 10 مرات في الثانية- وبالتالي الحصول على صورة مفصلة لكيفية تغير الإشارة والقدرة على تحليل التشويه.
لاختبار الخوارزمية أعد الفريق “قزمًا -وهو جسم على شكل إنسان يستخدم لتدريب المهنيين الطبيين- في غرفة كاتمة للصدى مع موجه Wi-Fi تجاري وجهاز استقبال. تم تصميم هذا القزم لتكرار العديد من حالات التنفس . تشمل حالات التنفس تلك: التنفس الطبيعي والتنفس البطيء بشكل غير طبيعي يسمى بطء التنفس. وكذلك التنفس السريع بشكل غير طبيعي -تسرع النفس. بالإضافة إلى الربو والالتهاب الرئوي وأمراض الانسداد الرئوي المزمن .
جمعت الفريق البيانات التي قدمتها تدفقات CSI، واستخدم التعلم العميق لتحليلها.
ما هو التعلم العميق؟
يعد التعلم العميق مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. وهو نوع من التعلم الآلي الذي يحاكي قدرة البشر على التعلم من أفعالهم السابقة. بل يحسن قدرة الآلة على التعرف على الأنماط وتحليل البيانات الجديدة.
باستخدام هذه التقنية ابتكر الفريق خوارزمية BreatheSmart، والتي كانت قادرة على تصنيف مجموعة متنوعة من أنماط التنفس التي تمت محاكاتها باستخدام القزم بنسبة 99.54 في المائة.
قالت سوزانا مصلح؛ باحثة مشاركة في المعهد الوطني للمعايير والتقنية (NIST): “معظم العمل الذي تم إنجازه من قبل كان يعمل ببيانات محدودة للغاية. لقد تمكنا من جمع البيانات مع الكثير من سيناريوهات الجهاز التنفسي التي تم محاكاتها. كل هذه البيانات ساهمت في تنوع مجموعة التدريب التي كانت متاحة للخوارزمية”.
كما يأمل الباحثون في المستقبل أن يتمكن مطورو التطبيقات والبرامج من استخدام العملية المقدمة في العمل كإطار عمل لإنشاء برامج لمراقبة التنفس عن بُعد .
يقول كودر؛ الذي يقود أبحاث NIST: “كل الطرق التي نجمع بها البيانات يمكن إجراؤها بواسطة تطبيق على الهاتف. لذا يوضح هذا العمل كيف يمكن لشخص ما تطوير واختبار الخوارزمية الخاصة به”.
اقرأ أيضًا
ما هي “Wi-Fi 6″؟ وكيف نستفيد منها؟
الرابط المختصر :