Inteligencia artificial de Stanford logra predecir hasta 130 enfermedades con solo una noche de sueño
Tiempo de lectura: < 1 minuto Un modelo, bautizado como SleepFM, marca un hito al ser la primera investigación que utiliza inteligencia artificial para analizar datos del sueño a gran escala.
Científicos de la Universidad de Stanford desarrollaron SleepFM, un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de identificar el riesgo de padecer unas 130 patologías a partir de datos recopilados durante un solo descanso nocturno. El hallazgo, publicado en la revista Nature Medicine, promete transformar el diagnóstico preventivo mediante el análisis masivo de señales biomédicas.
Para su creación, los investigadores entrenaron al sistema con casi 600.000 horas de registros de sueño pertenecientes a 65.000 participantes.
La herramienta utiliza información obtenida a través de la polisomnografía (PSG), considerada el «estándar dorado» en el estudio del descanso. SleepFM logra procesar simultáneamente señales cerebrales, cardíacas, musculares y respiratorias, capturando una estructura fisiológica que para el ojo humano sería imposible de correlacionar de forma masiva. Según el texto académico, esta capacidad permite generar «predicciones precisas del riesgo de enfermedades futuras».
Detección temprana de patologías
El potencial de esta tecnología radica en su capacidad para advertir sobre enfermedades con altas tasas de mortalidad. Entre las 130 patologías que el modelo puede predecir se encuentran la demencia, el infarto de miocardio, la insuficiencia cardíaca, la enfermedad renal crónica y accidentes cerebrovasculares.
El profesor asociado de ciencia de datos biomédicos en Stanford y coautor del estudio, James Zou, destacó que, hasta ahora, el sueño ha sido un área relativamente poco explorada desde la perspectiva de la IA. Gracias a SleepFM, los desafíos técnicos de analizar la inmensa cantidad de datos que genera una noche de monitoreo clínico han sido superados, abriendo una nueva ventana para la medicina de precisión y la detección temprana de afecciones crónicas.
