Investigadores desarrollan SleepFM, un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir más de 130 enfermedades analizando la actividad fisiológica durante el descanso.
Un equipo de científicos de la Universidad de Stanford ha presentado SleepFM, el primer modelo fundacional multimodal diseñado para analizar el sueño a gran escala. A diferencia de los estudios tradicionales que se enfocan en métricas aisladas, esta herramienta de artificial intelligence (AI) utiliza datos de poligrafías completas para “aprender el lenguaje del sueño” y detectar patrones ocultos que preceden a la aparición de enfermedades graves, desde trastornos cardíacos hasta demencia. Los resultados del estudio fueron publicados en Nature Medicine.
“Desde el punto de vista de la AI, el sueño está relativamente poco estudiado. Hay muchos otros trabajos de AI que se centran en la patología o la cardiología, pero relativamente pocos que se centren en el sueño, a pesar de que este es una parte tan importante de la vida”, detalló el Dr. James Zou, profesor asociado de ciencia de datos biomédicos y coautor principal del estudio.
Para entrenar a SleepFM, los investigadores utilizaron una base de datos masiva con más de 585 mil horas de grabaciones de sueño pertenecientes a unos 65 mil participantes. El modelo no solo observa cuánto tiempo se duerme, sino que integra simultáneamente señales del cerebro, a través de electroencefalogramas; el corazón, a través de electrocardiogramas; de los músculos por medio de la electromiografía; y la respiración.
Este enfoque destaca por su capacidad para ser “agnóstico” a los canales, es decir, puede analizar grabaciones realizadas con diferentes tipos de equipos o en distintos hospitales, adaptándose a la información disponible sin perder precisión. El Dr. Zou destaca este avance como uno de los más importantes logrados para este estudio y en general el estudio del sueño: “Uno de los avances técnicos que hemos logrado en este trabajo es descubrir cómo armonizar todas estas diferentes modalidades de datos para que puedan unirse y aprender el mismo lenguaje”.
El estudio demuestra que una sola noche de datos de sueño puede ser una ventana al futuro clínico de un paciente. SleepFM logró predecir con alta precisión el riesgo de desarrollar 130 condiciones distintas en un horizonte de hasta seis años.
Entre los resultados más destacados se encuentran, la mortalidad por todas las causas con un índice de precisión de 0.84; enfermedades neurodegenerativas, al predecir la demencia con una precisión de 0.85; y Parkinson con un 0.93; la salud cardiovascular, luego de detectar detecta riesgos de insuficiencia cardíaca (0.80); infarto de miocardio (0.81); y accidentes cerebrovasculares (0.78). Asimismo incluye otras predicciones para enfermedad renal crónica y ciertos tipos de cáncer, como el de próstata y mama.
Este avance marca un hito en la medicina preventiva, al convertir las pruebas de sueño en una herramienta de diagnóstico integral, SleepFM permite identificar riesgos de salud mucho antes de que aparezcan los primeros síntomas clínicos. Este modelo tiene el potencial de realizar análisis del sueño más escalables y eficientes.
