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STANFORD.- El sueño podría convertirse en una herramienta clave para anticipar enfermedades graves antes de que aparezcan los primeros síntomas. Un equipo de la Universidad de Stanford desarrolló un modelo de inteligencia artificial capaz de estimar el riesgo de alrededor de 130 padecimientos a partir de los datos obtenidos durante una sola noche de descanso.
El sistema, llamado SleepFM, fue entrenado con casi 600,000 horas de registros de sueño correspondientes a unas 65,000 personas. Para ello se utilizaron estudios de polisomnografía, el método clínico más completo para analizar el sueño, que recoge señales de la actividad cerebral, el ritmo cardíaco, los movimientos musculares y la respiración.
A diferencia de otras herramientas, SleepFM no se enfoca en diagnosticar trastornos del sueño. Su objetivo es relacionar los patrones fisiológicos nocturnos con el riesgo futuro de distintas enfermedades, aprovechando que durante el descanso el organismo atraviesa fases que reflejan su estado general de salud.
Según el estudio, publicado en Nature Medicine, el modelo puede estimar probabilidades asociadas a enfermedades de alto impacto, como demencia, infarto de miocardio, insuficiencia cardíaca, enfermedad renal crónica, accidente cerebrovascular y fibrilación auricular. Los autores aclaran que no se trata de diagnósticos, sino de cálculos de riesgo a largo plazo.
Los investigadores destacan que la polisomnografía genera grandes volúmenes de datos difíciles de analizar con métodos tradicionales. La inteligencia artificial permite integrar esa información, detectar patrones sutiles y vincularlos con procesos de enfermedad que aún no producen síntomas.
Aunque SleepFM no tiene aplicación clínica inmediata, el equipo considera que abre la puerta a nuevas estrategias de prevención, seguimiento personalizado y mejor aprovechamiento de estudios de sueño ya existentes.