Un nuevo avance en inteligencia artificial aplicada a la medicina propone utilizar el sueño como una ventana predictiva de la salud futura. El sistema, denominado SleepFM, fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Stanford y fue analizado en una publicación científica en The Lancet.
El modelo fue diseñado para interpretar registros completos de polisomnografía, el estándar clínico que mide actividad cerebral, cardíaca, respiratoria y muscular durante la noche. A diferencia de dispositivos domésticos, que trabajan con datos parciales, SleepFM utiliza señales directas obtenidas en entornos médicos especializados.
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Según el trabajo difundido, el sistema fue entrenado con 585.000 horas de registros correspondientes a 65.000 personas, vinculando esa información con historiales médicos electrónicos y datos demográficos. Mediante técnicas de autoaprendizaje, el modelo identifica patrones complejos en las señales fisiológicas sin depender de variables predefinidas.
El cardiólogo y científico Eric Topol destacó en su análisis que los datos del sueño constituyen una “ventana” clave para evaluar riesgos de múltiples enfermedades. En tanto, el investigador James Zou señaló que el sistema está “aprendiendo el lenguaje del sueño”, en referencia a su capacidad de interpretar grandes volúmenes de información biológica.
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Entre las más de 130 condiciones que el modelo puede anticipar se incluyen enfermedades cardiovasculares, trastornos neurológicos como Parkinson y demencia, además de distintos tipos de cáncer. Los resultados mostraron altos niveles de precisión en la identificación de riesgos futuros, lo que abre la puerta a nuevas herramientas de prevención temprana en la práctica clínica.
Fuente: Infobae.
