Científicos de Stanford crean una IA que analiza una sola noche de sueño para estimar el riesgo de más de 130 enfermedades graves

El sueño, una función básica del cuerpo humano, podría convertirse en una herramienta clave para anticipar enfermedades graves antes de que aparezcan los primeros síntomas. Científicos de la Universidad de Stanford desarrollaron el primer modelo de inteligencia artificial capaz de estimar el riesgo de manifestar alrededor de 130 enfermedades a partir de datos recogidos en una sola noche de descanso.

De acuerdo con EFE, el modelo llamado SleepFM, fue entrenado con casi 600 mil horas de registros de sueño de aproximadamente 65 mil personas. Para lograrlo, los investigadores analizaron señales cerebrales, cardíacas, musculares y respiratorias obtenidas mediante polisomnografía, considerada el “estándar dorado” en los estudios clínicos del sueño.

El objetivo, explican los autores, es aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para transformar grandes volúmenes de datos biológicos en información útil para la medicina preventiva.

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¿Qué es SleepFM y cómo funciona este modelo de inteligencia artificial?

SleepFM es un modelo de IA diseñado para interpretar la actividad fisiológica que ocurre durante el sueño. A diferencia de herramientas anteriores, este sistema no se centra solo en diagnosticar trastornos del sueño, sino en relacionar los patrones nocturnos del cuerpo con el riesgo futuro de distintas enfermedades.

El sistema fue entrenado con registros completos de polisomnografía, que incluyen:

• Actividad cerebral
• Ritmo cardíaco
• Movimientos musculares
• Patrones de respiración

Estos datos permiten construir un mapa detallado de lo que ocurre en el organismo mientras una persona duerme.

Según los investigadores, el modelo genera representaciones internas del sueño que capturan su estructura fisiológica y su evolución a lo largo de la noche, lo que facilita hacer estimaciones de riesgo con mayor precisión.

¿Qué enfermedades podría ayudar a predecir?

De acuerdo con el estudio, SleepFM podría identificar riesgos asociados con enfermedades de alta mortalidad y alto impacto en los sistemas de salud.

Entre ellas se encuentran:

• Demencia
• Infarto de miocardio
• Insuficiencia cardíaca
• Enfermedad renal crónica
• Accidente cerebrovascular
• Fibrilación auricular

El artículo señala que el modelo no diagnostica enfermedades, sino que estima probabilidades de desarrollarlas en el futuro a partir de los datos fisiológicos del sueño.

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”, explican los autores en el texto publicado en Nature Medicine.

¿Por qué el sueño es una fuente clave de información médica?

Durante el sueño, el cuerpo atraviesa múltiples fases en las que se modifican la actividad cerebral, la respiración, el ritmo cardíaco y el tono muscular. Estos cambios reflejan el estado general del organismo y pueden mostrar alteraciones tempranas que aún no provocan síntomas visibles.

Los investigadores subrayan que la polisomnografía genera una enorme cantidad de datos complejos, lo que ha dificultado su análisis a gran escala con métodos tradicionales.

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La inteligencia artificial permite procesar esa información de forma conjunta, detectar patrones invisibles al ojo humano y relacionarlos con procesos de enfermedad que se desarrollan a lo largo del tiempo.

El papel de la inteligencia artificial en el estudio del sueño

El equipo de Stanford destaca que, pese a su importancia biológica, el sueño ha sido poco explorado desde el punto de vista de la inteligencia artificial.

Desde una perspectiva de IA, el sueño está relativamente poco estudiado”, afirmó James Zou.

Profesor asociado de ciencia de datos biomédicos y coautor del estudio, en declaraciones publicadas en el sitio de la Facultad de Medicina de Stanford.

El desarrollo de SleepFM busca cerrar esa brecha y abrir nuevas líneas de investigación para usar el descanso nocturno como una fuente continua de información médica.

¿Qué implicaciones podría tener para la medicina preventiva?

Los autores consideran que este tipo de modelos podrían ayudar, en el futuro, a:

• Detectar riesgos antes de que aparezcan síntomas.
• Priorizar estudios médicos en personas con mayor probabilidad de enfermar.
• Personalizar seguimientos clínicos basados en datos fisiológicos reales.
• Aprovechar estudios de sueño ya existentes para evaluar riesgos de salud más amplios.

Aunque el estudio no plantea un uso clínico inmediato, los científicos sostienen que su enfoque demuestra que una sola noche de sueño contiene información relevante para entender procesos de enfermedad a largo plazo.

Lo que sí se sabe y lo que aún no

La investigación confirma que es posible usar inteligencia artificial para analizar datos de sueño a gran escala y relacionarlos con riesgos de salud futuros. Sin embargo, los autores aclaran que SleepFM no reemplaza diagnósticos médicos ni tratamientos, y que aún se requieren más estudios para validar su aplicación clínica.

El modelo representa un primer paso para integrar el análisis del sueño dentro de estrategias de prevención y monitoreo de enfermedades, apoyadas en inteligencia artificial.

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