Desarrollan un dispositivo que monitoriza el sueño usando solo las ondas de tu red wifi


Pronto no hará falta que duermas con una pulsera cuantificadora para medir la calidad del sueño. Un equipo de científicos del MIT ha logrado analizar diferentes fases del sueño de una persona analizando solamente la manera en la que la señal wifi rebota sobre su cuerpo al dormir.

No es la primera vez que la señal del router se usa de maneras que casi parecen cosa de magia. Su ubicuidad y su sensibilidad han permitido a los investigadores usar sus ondas para detectar seres vivos a través de las paredes, para monitorizar la respiración y pulso de un bebé, o para interpretar hasta cierto punto el estado de ánimo de una persona.
Ahora, la señal wifi también puede detectar en cuál de las tres fases del sueño se encuentra una persona dormida: sueño ligero, sueño profundo, o sueño REM. Los investigadores del MIT y del Hospital General de Massachusetts han desarrollado un algoritmo basado en una red neural que analiza los sutiles cambios en la señal cuando rebota en el organismo.
La técnica es especialmente potente porque ignora movimientos fortuitos o interferencias de otros objetos. En las pruebas, el dispositivo, que emite su propia señal wifi, ha monitorizado con éxito el sueño de 25 voluntarios con un 80% de efectividad. Su eficacia es similar a la de otros dispositivos actuales con una ventaja: no necesita de cables o sensores instalados en el paciente, lo que lo hace especialmente valioso para los hospitales donde se investigan trastornos del sueño. La principal autora del estudio, Diana Katabi, explica:
Nuestro dispositivo prescinde de todos los sensores que hay que instalar en el paciente, lo que hace la experiencia de la medición mucho menos invasiva y más confortable. Además, hace el trabajo del médico mucho más sencillo, porque evita el trabajo de tener que revisar manualmente los datos.
El dispositivo tiene un enorme potencial no solo para investigar trastornos del sueño, sino para enfermedades nerviosas degenerativas como el Parkinson, el Alzheimer o dolencias como la apnea del sueño. Incluso podría adaptarse para detectar ataques epilépticos.
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