Google разработал систему измерения пульса через фронтальную камеру смартфона

Для создания и проверки системы ученые использовали почти 355 тысяч видеозаписей, собранных у 696 участников. В обучающую выборку вошло 192,3 тысячи видео от 485 человек, а независимая валидация проводилась на 162,5 тысячи видеозаписях, полученных от 211 участников. Исследование включало как лабораторные испытания, так и наблюдения в реальных условиях использования смартфонов.

Технология основана на дистанционной фотоплетизмографии – методе, позволяющем определять пульс по микроскопическим изменениям цвета кожи, связанным с прохождением крови по сосудам. После разблокировки смартфона система записывает восьмисекундное видео лица пользователя, а затем анализирует его с помощью нейросетевой модели. Алгоритм работает непосредственно на устройстве и дополнительно оценивает достоверность каждого измерения. 

В ходе испытаний система обеспечила среднюю процентную ошибку менее 10% по сравнению с электрокардиографией, что соответствует требованиям отраслевого стандарта ANSI/CTA для потребительских устройств мониторинга сердечного ритма. В условиях повседневного использования средняя ошибка на уровне пользователей составила 6,09%, а при анализе отдельных измерений – 4,83%. Авторы также сравнили разработку с 15 современными алгоритмами дистанционного измерения пульса и сообщили о более высокой точности PHRM во всех исследуемых группах.

Помимо измерения текущего пульса система рассчитывает показатель resting heart rate – частоту сердечных сокращений в состоянии покоя, которая считается одним из ключевых маркеров сердечно-сосудистого здоровья. Для этого алгоритм агрегирует десятки измерений, полученных в течение дня, и использует фильтр Калмана для повышения точности оценки. Средняя абсолютная ошибка такого показателя составила 4,39 удара в минуту по сравнению с данными фитнес-трекера Fitbit Charge 6. При этом оценки пульса в состоянии покоя, полученные с помощью смартфона, практически совпадали с результатами носимого устройства.

Дополнительный анализ показал, что рассчитанный системой показатель пульса в состоянии покоя связан с известными факторами риска сердечно-сосудистых заболеваний. Более высокие значения наблюдались у людей с повышенным индексом массы тела, тогда как лучшая физическая подготовка ассоциировалась с более низким пульсом. По мнению авторов, это подтверждает клиническую значимость собираемых данных и потенциальную возможность использовать смартфоны для длительного мониторинга состояния здоровья. 

Отдельное внимание в работе уделено проверке технологии на людях с различными оттенками кожи. Исследователи отмечают, что итоговая точность измерений соответствовала установленным критериям для всех групп участников, однако вероятность успешного получения сигнала снижалась у пользователей с более темными оттенками кожи. Авторы связывают это с физическими особенностями прохождения света через кожу и указывают, что дальнейшие исследования будут направлены на повышение устойчивости системы в таких условиях. 

Среди других ограничений названы снижение качества измерений при активных движениях головы, разговоре пользователя и недостаточном освещении. Кроме того, исследователи подчеркивают необходимость получения явного согласия на использование технологии, поскольку она основана на анализе видеоданных. В перспективе команда планирует изучить возможности применения системы для наблюдения за пациентами с сердечной недостаточностью, фибрилляцией предсердий и другими сердечно-сосудистыми заболеваниями.

Развитие технологии происходит на фоне расширения экосистемы цифрового здоровья Google. В мае 2026 года компания представила приложение Google Health, предназначенное для объединения медицинских данных пользователя из различных источников – носимых устройств, электронных медкарт, «умных» весов и специализированных сервисов. Платформа анализирует сведения о физической активности, сне, питании и других показателях здоровья, формируя персонализированные рекомендации и позволяя обмениваться данными с врачами, родственниками и сторонними приложениями.

В июне 2026 года компания начала тестирование возможности использования медицинской тематики в своем рекламном ИИ-сервисе, который автоматически создает рекламные кампании, распределяет бюджет и подбирает целевую аудиторию.