Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford desarrolló SleepFM, un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir si una persona corre riesgo de desarrollar más de 100 afecciones a partir de cómo duerme.
SleepFM, analiza la actividad cerebral, la frecuencia cardíaca, la respiración y los movimientos de piernas y ojos durante el sueño para evaluar riesgos de salud.
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SleepFM muestra un enorme potencial para usar el sueño como indicador de bienestar y prevenir enfermedades.
El estudio, publicado en Nature, se basó en más de 580 mil horas de datos de sueño de 65 mil pacientes recopilados entre 1999 y 2024.
Los investigadores dividieron la información en intervalos de cinco segundos, que el modelo trató como palabras para «aprender el lenguaje del sueño», según explica James Zou, profesor asociado de ciencia de datos biomédicos en Stanford.
Complementaron los datos con historiales médicos de los pacientes para entrenar al modelo en la predicción de enfermedades futuras.
Los resultados muestran que SleepFM acertó al menos el 80% de las veces en predicciones sobre párkinson, alzhéimer, demencia, cardiopatía hipertensiva, infarto y cáncer de próstata y mama. Incluso predijo la muerte de un paciente con un 84% de acierto.
La precisión fue ligeramente menor para identificar enfermedad renal crónica, ictus y arritmia, con un 78% de aciertos.
«Registramos un número asombroso de señales de salud durante el sueño», destaca Emmanuel Mignot, profesor de medicina del sueño.
La combinación de datos corporales permitió detectar señales desincronizadas, como un cerebro dormido mientras el corazón parece activo, que alertan sobre posibles problemas de salud.
Stanford planea incorporar datos de dispositivos wearables para mejorar las predicciones. No obstante, los investigadores advierten que su muestra no representa a la población general, pues incluía solo personas con sospechas de problemas de salud.
Aun así, SleepFM muestra un enorme potencial para usar el sueño como indicador de bienestar y prevenir enfermedades antes de que aparezcan los síntomas.
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