Un trabajo publicado en Nature Medicine describe cómo el sistema SleepFM fue capacitado con cerca de 600 mil horas de polisomnografías para vincular patrones del sueño con el riesgo de futuras patologías
El descanso, una función esencial del organismo, podría convertirse en un recurso fundamental para anticipar enfermedades serias antes de que se manifiesten síntomas evidentes. Un equipo de científicos de la Universidad de Stanford creó el primer modelo de inteligencia artificial capaz de evaluar el riesgo de desarrollar alrededor de 130 enfermedades a partir de datos obtenidos en una sola noche de sueño.
Según informa EFE, el algoritmo denominado SleepFM, fue entrenado con casi 600 mil horas de registros de sueño de cerca de 65 mil individuos. Para ello, los especialistas examinaron señales cerebrales, cardíacas, musculares y respiratorias recogidas mediante polisomnografía, considerada el “estándar de referencia” en estudios clínicos del sueño.
Los autores explican que la finalidad es aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para convertir grandes cantidades de datos biológicos en información valiosa para la medicina preventiva.
¿Qué es SleepFM y cómo opera este modelo de inteligencia artificial?
SleepFM es un sistema de IA diseñado para interpretar la actividad fisiológica durante el sueño. A diferencia de otras herramientas, este modelo no solo diagnostica trastornos del sueño, sino que vincula los patrones nocturnos del cuerpo con el riesgo futuro de diversas enfermedades.
El sistema fue entrenado con registros completos de polisomnografía, que comprenden:
Estos datos posibilitan crear un mapa detallado de lo que sucede en el organismo mientras la persona duerme.
Los investigadores indican que el modelo genera representaciones internas del sueño que reflejan su estructura fisiológica y su evolución durante la noche, facilitando estimaciones de riesgo con mayor exactitud.
¿Qué enfermedades podría ayudar a anticipar?
Según la investigación, SleepFM podría identificar riesgos asociados con enfermedades que presentan alta mortalidad y gran impacto en los sistemas sanitarios.
Entre ellas se encuentran:
El artículo aclara que el modelo no realiza diagnósticos, sino que calcula probabilidades de aparición de dichas enfermedades en el futuro a partir de los datos fisiológicos del sueño.
¿Por qué el sueño es una fuente esencial de información médica?
Durante el sueño, el cuerpo atraviesa varias fases en las que cambian la actividad cerebral, la respiración, el ritmo cardíaco y el tono muscular. Estas modificaciones reflejan el estado general del organismo y pueden revelar alteraciones tempranas que aún no se manifiestan con síntomas evidentes.
Los expertos destacan que la polisomnografía produce una gran cantidad de datos complejos, lo que ha dificultado su análisis masivo con métodos tradicionales.
La inteligencia artificial permite procesar toda esta información de manera integrada, identificar patrones imperceptibles para el ojo humano y relacionarlos con procesos patológicos que se desarrollan con el tiempo.
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