Investigadores entrenaron el modelo con miles de horas de sueño, logrando una herramienta capaz de predecir problemas de salud antes de que se manifiesten.
Investigadores de la Universidad de Stanford anunciaron la creación de un modelo de inteligencia artificial capaz de evaluar el riesgo de más de 130 enfermedades a partir de los datos recopilados durante una sola noche de sueño, según un estudio publicado este martes en la revista Nature Medicine.
Denominado SleepFM, el sistema se entrenó con casi 600 mil horas de registros de sueño de alrededor de 65 mil voluntarios. Los datos incluyeron señales cerebrales, cardíacas, musculares y respiratorias, recopiladas mediante polisomnografía, considerada el estándar más preciso para el análisis del sueño.
De acuerdo con los científicos, este enfoque permite identificar de manera temprana la probabilidad de desarrollar afecciones graves como demencia, infartos, insuficiencia cardíaca, enfermedad renal crónica, accidentes cerebrovasculares y fibrilación auricular.
“Es la primera vez que se utiliza inteligencia artificial para procesar información del sueño a gran escala y extraer predicciones sobre la salud de manera tan integral”, explicaron los autores del estudio.
El modelo SleepFM representa un avance significativo en medicina preventiva, pues permite a los especialistas detectar riesgos antes de que se manifiesten síntomas evidentes, abriendo la puerta a intervenciones más oportunas y personalizadas.
“Con esta tecnología, no solo comprendemos mejor cómo dormimos, sino que también podemos anticipar problemas de salud que podrían afectar seriamente la calidad de vida”, agregaron los investigadores.
Aunque todavía se encuentra en fase experimental, los resultados sugieren que integrar inteligencia artificial con datos del sueño podría convertirse en una herramienta fundamental para la medicina moderna, impactando en la forma de prevenir y tratar enfermedades de alto riesgo.
