Un equipo de científicos de la Universidad de Stanford desarrolló un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir el riesgo de aparición de alrededor de 130 enfermedades a partir de los datos obtenidos durante una sola noche de sueño, según un estudio publicado este martes en la revista Nature Medicine.
El sistema, denominado SleepFM, fue entrenado con casi 600 mil horas de registros de sueño correspondientes a unos 65 mil participantes, lo que lo convierte en uno de los análisis más amplios realizados hasta la fecha en este campo. El modelo integra señales cerebrales, cardíacas, musculares y respiratorias, recopiladas mediante polisomnografía (PSG), considerada el estándar más preciso para el estudio clínico del sueño.
Un avance pionero en medicina predictiva
De acuerdo con los investigadores, esta es la primera investigación que aplica inteligencia artificial al análisis masivo de datos de sueño, superando una de las principales limitaciones de la medicina tradicional: la complejidad y el volumen de información generada por la PSG.
“SleepFM genera representaciones latentes del sueño que capturan su estructura fisiológica y temporal, lo que permite predecir con alta precisión el riesgo de enfermedades futuras”, detalla el estudio.
Detección temprana de enfermedades graves
El modelo tiene el potencial de identificar riesgos asociados a enfermedades de alta mortalidad y alto impacto en la salud pública, entre ellas:
- Demencia
- Infarto de miocardio
- Insuficiencia cardíaca
- Enfermedad renal crónica
- Accidente cerebrovascular
- Fibrilación auricular
Los investigadores destacan que este enfoque podría facilitar una detección temprana, permitiendo intervenciones preventivas antes de que aparezcan síntomas clínicos evidentes.
El sueño, una frontera poco explorada por la IA
James Zou, PhD, profesor asociado de Ciencia de Datos Biomédicos y coautor del estudio, señaló que el sueño ha sido históricamente un área subestimada dentro de la investigación en inteligencia artificial.
“Desde la perspectiva de la IA, el sueño es un campo relativamente poco estudiado, a pesar de la enorme cantidad de información que contiene sobre la salud general de una persona”, explicó Zou en declaraciones publicadas por la Facultad de Medicina de Stanford.
Impacto futuro en la salud preventiva
Los autores consideran que herramientas como SleepFM podrían transformar la medicina preventiva y personalizada, al convertir una evaluación rutinaria del sueño en una ventana predictiva del estado de salud a largo plazo, reduciendo costos médicos y mejorando la calidad de vida de los pacientes.
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