Investigadores desarrollaron una inteligencia artificial capaz de detectar riesgos de más de 130 enfermedades analizando señales del sueño. /Imagen Tomas Koehler/Photothete
Una nueva herramienta de inteligencia artificial desarrollada por investigadores de la Universidad de Stanford podría revolucionar la detección temprana de enfermedades. El sistema es capaz de estimar el riesgo de desarrollar más de 130 patologías a partir de las señales registradas durante una sola noche de sueño en laboratorio.
Entre las enfermedades que el modelo puede anticipar se encuentran trastornos neurológicos como el Enfermedad de Parkinson y la Demencia, además de afecciones cardiovasculares como el Infarto de miocardio y algunos tipos de cáncer, entre ellos el Cáncer de mama y el Cáncer de próstata.
Un modelo entrenado con miles de horas de sueño
El sistema, denominado SleepFM, fue entrenado con cerca de 585.000 horas de datos de sueño correspondientes a unas 65.000 personas.
Según explicó el científico de datos James Zou, uno de los autores del estudio publicado en la revista científica Nature Medicine, el modelo puede identificar patrones relacionados con diversas enfermedades años antes de que aparezcan los primeros síntomas.
Cómo funciona la tecnología
La inteligencia artificial analiza datos obtenidos mediante polisomnografía, un estudio médico que registra múltiples señales fisiológicas durante el sueño, entre ellas:
ondas cerebrales
ritmo cardíaco
respiración
tensión muscular
movimientos oculares
Con esta información, el modelo aprende a reconocer cómo se coordinan estas señales en un sueño saludable y a identificar patrones anómalos que podrían estar asociados a diferentes enfermedades.
Resultados prometedores en el análisis médico
Tras su entrenamiento inicial, el sistema fue ajustado para detectar fases del sueño y trastornos como la Apnea del sueño, obteniendo resultados comparables a herramientas ya utilizadas en el análisis del sueño, como U-Sleep y YASA.
De más de mil categorías médicas analizadas, el modelo logró predecir el riesgo de 130 enfermedades con niveles de precisión que van de moderados a altos.
Limitaciones y próximos pasos
Pese al avance, los investigadores advierten que el modelo identifica correlaciones estadísticas, pero no necesariamente las causas directas de las enfermedades.
Además, gran parte de los datos utilizados provienen de pacientes atendidos en laboratorios del sueño de países con mayor acceso a tecnología médica, por lo que aún se requieren más estudios para validar su eficacia en poblaciones más diversas.
Para expertos como Matthias Jakobs, el mayor potencial de esta tecnología está en apoyar el diagnóstico temprano y reducir el tiempo que los médicos dedican al análisis manual de datos clínicos.
Aun así, los especialistas subrayan que la inteligencia artificial debe funcionar como herramienta de apoyo, ya que la interpretación final, el diagnóstico y el tratamiento seguirán siendo responsabilidad del personal médico.
Fuente: DW
