Demencia, infarto de miocardio, insuficiencia cardiaca, enfermedad renal crónica… Investigadores de la Universidad de Stanford (Estados Unidos) han desarrollado SleepFM, un modelo de inteligencia artificial (IA) que sería capaz de predecir el riesgo de sufrir hasta 130 enfermedades con altas tasas de mortalidad a partir del análisis de los datos de una noche de sueño. El estudio, publicado este martes en la revista Nature Medicine, es el primero en usar la IA para analizar datos del sueño a gran escala.
El modelo SleepFM ha sido entrenado con casi 600.000 horas de datos de sueño de unos 65.000 participantes, combinando señales cerebrales, cardíacas, musculares y respiratorias, recopiladas a través de la polisomnografía (PSG), el «estándar dorado» para el análisis del sueño, afirman los investigadores en el artículo.
La polisomnografía, conocida como estudio del sueño, es una prueba que se usa para diagnosticar trastornos cuando se duerme. Registra las ondas cerebrales, los niveles de oxígeno en la sangre, la frecuencia cardíaca y la respiración durante el sueño. Además, mide el movimiento de los ojos y las piernas.
Nueva herramienta
La nueva herramienta desarrollada por los científicos de la Universidad de Standford podría identificar riesgos de padecer enfermedades con altas tasas de mortalidad como la demencia, el infarto de miocardio, la insuficiencia cardiaca, la enfermedad renal crónica, el accidente cerebrovascular o la fibrilación auricular. «SleepFM produce representaciones latentes del sueño que capturan la estructura fisiológica y temporal del sueño y permiten una predicción precisa del riesgo de enfermedades futuras», detalla el artículo.
«Desde una perspectiva de IA, el sueño está relativamente poco estudiado», ha indicado James Zou, profesor asociado de ciencia de datos biomédicos y coautor del estudio, en la web de la Facultad de Medicina de Stanford, uno de los centros académicos de élite estadounidenses, ubicado en California.
Anticiparse al futuro
El estudio insiste en que la inteligencia artificial permite salvar los desafíos de analizar la cantidad de datos obtenidos de la polisomnografía. Los autores indican que el sueño es un proceso complejo que se caracteriza por «interacciones intrincadas entre los sistemas fisiológicos, incluida la actividad cerebral, cardíaca, respiratoria y muscular». La PSG captura estas interacciones a través de registros de varias modalidades. Al estudiarse en combinación, anticipa eventos médicos que pueden ocurrir años después.
Los trastornos del sueño afectan a millones de personas y cada vez se reconocen más como indicadores y contribuyentes a diversas condiciones de salud, indican los científicos. A menudo, recalcan, preceden a la aparición clínica de numerosas afecciones, como trastornos psiquiátricos, enfermedades neurodegenerativas y trastornos cardiovasculares.
Estas asociaciones resaltan el importante papel que desempeña en el mantenimiento de la salud general y subrayan su potencial predictivo en un amplio espectro de enfermedades. Sin embargo, concluyen, la mayoría de los estudios existentes se han centrado hasta ahora en identificar vínculos entre el sueño y enfermedades específicas utilizando métricas aisladas o anotaciones manuales, dejando gran parte de la complejidad de la fisiología del sueño, tal como se captura en la PSG, infrautilizada.
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