La IA que lee el sueño: una sola noche podría anticipar distintas enfermedades

El sueño ya no se limita a indicar si una persona descansa bien o mal. Hoy empieza a perfilarse como una ventana privilegiada hacia la salud futura. Así lo confirma un estudio publicado en Nature Medicine, liderado por investigadores de la Stanford University y con participación de la Harvard Medical School, la University of Copenhagen y la Technical University of Denmark.

El trabajo presenta SleepFM, un modelo fundacional de inteligencia artificial capaz de analizar una sola noche de sueño y estimar el riesgo de múltiples enfermedades.

“El sueño es un espejo de la salud y la inteligencia artificial nos permite leerlo mejor”, resume el estudio. SleepFM no se centra en un diagnóstico puntual, sino en aprender lo que los autores describen como el “idioma del sueño”: un lenguaje complejo que integra señales del cerebro, el corazón y la respiración.

Qué revela una noche de sueño, según la IA

El modelo se entrenó con más de 585.000 horas de registros de sueño, correspondientes a unas 65.000 personas de distintos grupos poblacionales. A partir de este aprendizaje a gran escala, fue evaluado frente a 1.041 categorías clínicas y mostró buen rendimiento predictivo en 130 condiciones, entre ellas la mortalidad y enfermedades de alto impacto en salud pública como:

• Demencia
• Infarto de miocardio
• Insuficiencia cardiaca
• Ictus
• Enfermedad renal crónica
• Fibrilación auricular

“Que una sola noche permita predecir con buena precisión el riesgo de múltiples enfermedades es uno de los resultados más llamativos del estudio”, señala Juan José Beunza, catedrático de Salud Pública y director de IASalud en la Universidad Europea

Uno de los aspectos clave es que SleepFM combina de forma integrada señales cerebrales (EEG y EOG), cardíacas (ECG), musculares (EMG) y respiratorias. “La polisomnografía se ha usado durante décadas, pero casi siempre de forma fragmentada. Aquí se demuestra que, analizada en conjunto con IA, puede capturar señales sutiles relacionadas con la salud futura”, explica Beunza.

¿Qué es la polisomnografía?

Es el estudio clínico más completo del sueño. Registra simultáneamente la actividad cerebral, los movimientos oculares, la respiración, el ritmo cardiaco, la actividad muscular y la oxigenación durante la noche. Hasta ahora se utilizaba sobre todo para diagnosticar trastornos como la apnea del sueño.

Un avance prometedor, pero con cautela clínica

El estudio también destaca que SleepFM es un modelo relativamente compacto: cuenta con 4,44 millones de parámetros y requiere un ajuste final de unos 0,9 millones. “No hace falta un modelo gigantesco para generar valor. Aquí lo importante es el diseño y la calidad de los datos”, apunta Beunza.

Sin embargo, los propios autores subrayan que no se trata de una herramienta diagnóstica. “No significa que una prueba del sueño diagnostique demencia o infarto. Es un modelo de riesgo o pronóstico”, aclara el investigador. Para su uso clínico serían necesarias validaciones prospectivas, protocolos de seguridad y análisis del impacto real en la toma de decisiones médicas.

Además, el trabajo reconoce que variables como la edad, el sexo o el índice de masa corporal ya predicen buena parte del riesgo. “La discusión clave es cuánto aporta el modelo a igual edad o en rangos estrechos; eso será fundamental en futuras validaciones”, concluye Beunza.

El mensaje es prudente, pero ambicioso: con registros de calidad e inteligencia artificial, el sueño podría convertirse en una herramienta clave para la prevención temprana. Antes, eso sí, deberá demostrar su utilidad en la práctica clínica cotidiana.

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