Un estudio pionero realizado por investigadores de Stanford Medicine indica que mediante el análisis de señales fisiológicas detalladas recopiladas durante el sueño es posible identificar patrones sutiles relacionados con futuros problemas de salud, incluso años antes de que aparezcan.
El modelo de inteligencia artificial, conocido como SleepFM, se entrenó con casi 600.000 horas de registros del sueño de 65.000 personas.
Estos registros provienen de la polisomnografía, la forma más completa de estudio del sueño, que rastrea las ondas cerebrales, los ritmos cardíacos, la respiración, los movimientos de las extremidades y más a lo largo de la noche.
Tradicionalmente, solamente una parte de estos valiosos datos se utiliza en la investigación clínica del sueño. Sin embargo, al enseñar a la IA a interpretar estas complejas señales de forma simultánea, el sistema aprende el lenguaje del sueño de forma eficaz, descubriendo relaciones entre diferentes procesos fisiológicos que los humanos podrían pasar por alto.
Predecir enfermedades
Después de que SleepFM aprendiera a interpretar los datos del sueño, los investigadores lo aplicaron a los historiales médicos a largo plazo de miles de pacientes.
Al vincular los patrones de sueño con décadas de resultados médicos de seguimiento, la IA pudo predecir la aparición futura de más de 100 afecciones. Las predicciones fueron especialmente precisas para enfermedades como el Parkinson, la demencia, las cardiopatías y ciertos tipos de cáncer.
De hecho, para varias afecciones, el modelo alcanzó un rendimiento predictivo (índice C) superior a 0,8, lo que significa que sus predicciones clasificaron correctamente el riesgo de las personas en más del 80% de los casos.
Aunque SleepFM ya supera a muchas herramientas de diagnóstico actuales en el análisis del sueño y la predicción de enfermedades, los investigadores están explorando formas de perfeccionar aún más el modelo. Esperan integrar datos de dispositivos portátiles y mejorar la interpretación de las características específicas del sueño que utiliza la IA para hacer predicciones.
En última instancia, innovaciones como SleepFM podrían permitir a los médicos detectar el riesgo de enfermedades de forma temprana, adaptar las intervenciones y empoderar a las personas para que tomen medidas proactivas hacia una mejor salud a largo plazo.
“Desde el punto de vista de la IA, el sueño está relativamente poco estudiado”, comentó James Zou, doctor, profesor asociado de ciencia de datos biomédicos en Stanford y coautor principal del estudio.