Inteligencia Artificial analiza una noche de sueño y anticipa riesgos de más de 100 enfermedades

Una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por científicos de la Universidad de Stanford abre una nueva frontera en la medicina del sueño. El sistema, llamado SleepFM, es capaz de analizar los registros de una sola noche en un laboratorio especializado y, a partir de ellos, calcular la probabilidad de que una persona desarrolle más de un centenar de enfermedades crónicas, entre ellas trastornos neurológicos, afecciones cardiovasculares y varios tipos de cáncer, incluso antes de que aparezcan síntomas evidentes.

El modelo fue entrenado con cerca de 585 mil horas de estudios de sueño correspondientes a unas 65 mil personas, principalmente atendidas en el Centro de Medicina del Sueño de Stanford. Durante una polisomnografía se recopilan datos de la actividad cerebral, el ritmo cardíaco, la respiración, la tensión muscular y los movimientos oculares y de las piernas. A partir de ese enorme volumen de información, la IA aprendió a identificar cómo estas señales se coordinan durante el descanso, creando una especie de “huella digital” del sueño humano.

Inteligencia artificial como sistema de alerta temprana

Una vez completado su entrenamiento base, SleepFM fue ajustado para tareas clínicas específicas, como reconocer las fases del sueño y detectar apnea, logrando un desempeño comparable al de herramientas ya utilizadas en hospitales. Luego, los investigadores evaluaron su capacidad para vincular esos patrones con la aparición posterior de enfermedades, y encontraron que en alrededor de 130 categorías el modelo puede estimar riesgos con niveles de precisión que van de moderados a altos, con especial fuerza en males como demencia, párkinson, infartos e insuficiencia cardíaca.

Los propios autores y expertos externos subrayan que esta tecnología no explica por qué surgen las enfermedades, sino que identifica asociaciones estadísticas entre la calidad del sueño y diagnósticos futuros. Además, reconocen una limitación clave: la mayoría de los datos proviene de pacientes con problemas de sueño y de regiones con acceso a medicina avanzada, por lo que poblaciones más sanas o de zonas menos favorecidas aún están poco representadas. En ese marco, la IA se perfila como un apoyo para los médicos, capaz de agilizar análisis complejos y ofrecer alertas tempranas, pero no como un sustituto del criterio clínico.