Ein einfacher WLAN-Router lässt sich zur Überwachung deiner Atmung einsetzen. (Foto: Shutterstock)
Einem Forschungsteam um Susanna Mosleh und Jason B. Coder vom National Institute of Standards and Technology (Nist) in Boulder im US-Bundesstaat Colorado ist es gelungen, die Atmung einer Person über einen handelsüblichen WLAN-Router zu überwachen.
Wie die Forscher:innen im Fachmagazin IEEE Access darlegen, haben sie dazu einen Deep-Learning-Algorithmus namens Breathesmart entwickelt. Ursprüngliches Ziel war es, zu Beginn der Coronapandemie Ärzt:innen zu unterstützen, die die Atmung vieler isolierter Patient:innen überwachen mussten.
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Um kein eigenes Gerät entwickeln zu müssen, griffen die Forscher:innen auf eine Besonderheit bei handelsüblichen WLAN-Routern zurück. Diese prüfen über den Austausch der Kanaleigenschaften (Channel State Information/CSI) mit Endgeräten wie Smartphones die Übertragungsqualität.
Signalschwankungen zeigen dem Router mögliche Veränderungen im Raum, die gegebenenfalls ausgeglichen werden müssen, wie heise.de schreibt.
Forscher:innen hatten schon früher gezeigt, dass es anhand der Analyse solcher Signalschwankungen möglich ist, zu erkennen, ob sich Personen in einem Raum befinden. Jetzt konnte das Nist-Team mögliche Atemprobleme einer Person identifizieren.
Dafür nutzten sie eine medizinische Simulationspuppe, die neben normaler Atmung auch für bestimmte Atemerkrankungen spezifische Abweichungen simulieren kann. Simuliert werden können dadurch etwa Asthma, Lungenentzündungen sowie chronisch obstruktive Lungenerkrankungen (COPD).
Die Puppe simuliert Atemprobleme, über den WLAN-Router können sie erkannt werden. (Bild: R. Jacobson/NIST)
Die Forscher:innen mussten den Router allerdings leicht modifizieren, um die CSI-Signale öfter als normalerweise üblich zu bekommen – nämlich bis zu zehnmal pro Sekunde.
Um die Signale des CSI-Datenstroms auswerten und richtig einordnen zu können, nutzten die Forscher:innen den oben erwähnten Breathesmart-Algorithmus. Dank zahlreicher vorhandener Daten zum Training des Algorithmus gelang es schließlich, die Atemmuster der Puppe – und damit die simulierte Krankheit – in 99,5 Prozent der Fälle richtig zu erkennen.
Jetzt hoffen die Forscher:innen, dass ihre Arbeit von App- und Softwareentwickler:innen aufgegriffen wird, um entsprechende Programme zur Fernüberwachung der Atmung zu entwickeln.
Die notwendigen Signale, so die Forscher:innen, könnten künftig auch von einer Smartphone-App erhoben und ausgewertet werden. Dazu müsste dann lediglich ein eigener Algorithmus geschrieben werden.
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