Estados Unidos. Un equipo de científicos de la Universidad de Stanford desarrolló un innovador modelo de inteligencia artificial capaz de predecir el riesgo de manifestación 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.

La herramienta, denominada SleepFM, representa un avance significativo en la aplicación de la inteligencia artificial al análisis del sueño y podría convertirse en un apoyo clave para la detección temprana de enfermedades de alta mortalidad, al permitir identificar riesgos de salud antes de que aparezcan síntomas evidentes.

Análisis masivo del “estándar dorado” del sueño

El modelo fue entrenado con casi 600,000 horas de registros de sueño de aproximadamente 65,000 participantes, utilizando datos obtenidos mediante polisomnografía (PSG), considerada el estándar de referencia en el análisis clínico del sueño.

Estos registros incluyen señales cerebrales, cardíacas, musculares y respiratorias, lo que permitió al sistema aprender patrones fisiológicos complejos asociados al descanso nocturno.

De acuerdo con los investigadores, se trata del primer estudio que aplica inteligencia artificial al análisis del sueño a gran escala.

SleepFM genera representaciones internas del sueño que capturan tanto su estructura fisiológica como su evolución a lo largo del tiempo, lo que facilita una predicción más precisa del riesgo de enfermedades futuras.

Entre las afecciones que el modelo podría ayudar a identificar se encuentran la demencia, el infarto de miocardio, la insuficiencia cardíaca, la enfermedad renal crónica, el accidente cerebrovascular y la fibrilación auricular, entre otras.

Potencial clínico y desafíos

El estudio resalta que la inteligencia artificial permite enfrentar uno de los principales retos de la medicina del sueño: la enorme cantidad de datos que genera la polisomnografía y la complejidad de analizarlos de forma integral.

“Desde una perspectiva de inteligencia artificial, el sueño está relativamente poco estudiado”, afirmó James Zou, profesor asociado de ciencia de datos biomédicos y coautor del estudio, en declaraciones difundidas por la Facultad de Medicina de Stanford.