Un chercheur installe le système Wi-Fi et le mannequin médical dans une chambre anéchoïque
Pour de nombreuses personnes, le Wi-Fi est une véritable bouée de sauvetage. Aujourd’hui, de nouvelles recherches menées par le National Institute of Standards and Technology (NIST) pourraient permettre d’en faire une bouée de sauvetage au sens propre. En modifiant un routeur Wi-Fi standard par une mise à jour du micrologiciel et en utilisant un algorithme d’apprentissage profond, les scientifiques ont pu détecter les schémas respiratoires indiquant une détresse respiratoire chez un mannequin médical.
L’idée d’essayer de récolter les signaux Wi-Fi pour surveiller les schémas respiratoires des personnes à leur domicile est née au plus fort de la pandémie de COVID-19. « Alors que le monde entier était bouleversé, plusieurs d’entre nous au NIST réfléchissaient à ce que nous pourrions faire pour aider », a déclaré Jason Coder, chercheur au NIST. « Nous n’avions pas le temps de développer un nouveau dispositif, alors comment pouvons-nous utiliser ce que nous avons déjà ? ».
La réponse est venue en examinant les ondes radio qui permettent la communication entre des appareils comme les téléphones portables ou les tablettes et les routeurs qu’ils utilisent pour se connecter à Internet. Lorsque ces ondes radio font des allers-retours, elles rencontrent des obstacles comme des meubles ou des personnes qui les altèrent légèrement.
En examinant ces altérations, Jason Coder, Susanna Mosleh, associée de recherche, et leurs collègues de l’Office of Science and Engineering Labs (au sein du Center for Devices and Radiological Health de la FDA) pensaient pouvoir détecter des changements subtils dans le corps d’une personne qui indiqueraient des difficultés respiratoires – de la même manière que les signaux Wi-Fi ont été utilisés pour compter les personnes à travers les murs et surveiller les habitudes de sommeil.
Pour tester l’idée, l’équipe a placé un mannequin qui simule la respiration dans une pièce absorbant les ondes radio, appelée chambre anéchoïque. Ils ont également installé un routeur Wi-Fi commercial et un récepteur. Alors que le mannequin imitait divers schémas respiratoires, y compris ceux qui indiqueraient de l’asthme, une BPCO (bronchopneumopathie chronique obstructive) et des rythmes respiratoires anormalement lents et rapides, les perturbations des ondes radio ont été enregistrées, les données étant transmises environ 10 fois par seconde.
Cela a donné lieu à une énorme quantité d’informations, qui devaient être analysées afin de découvrir quelles perturbations des ondes correspondaient aux difficultés respiratoires simulées chez le mannequin. Pour passer tout cela au crible, Susanna Mosleh a créé un algorithme d’apprentissage profond que l’équipe a baptisé « BreatheSmart ». Une fois l’équation établie et les données introduites dans le système, celui-ci s’est avéré efficace à 99,54 % pour classer correctement les schémas respiratoires.
Le fait que le système puisse fonctionner avec les routeurs existants donne aux chercheurs l’espoir qu’il pourrait un jour être déployé simplement par le biais d’une application pour smartphone qui fournirait la mise à jour du micrologiciel. Ils affirment également que leurs travaux créent un cadre dans lequel d’autres types d’algorithmes de surveillance pourraient être intégrés.
Bien sûr, les tests effectués dans une pièce fermée avec un mannequin médical seront très différents des applications réelles où les gens se déplacent parmi les meubles, les animaux domestiques et entre eux, mais cette recherche constitue au moins une preuve de concept pour un système qui pourrait être prometteur.
