Un nuevo modelo de inteligencia artificial, basado en datos de polisomnografía, podría predecir el riesgo de desarrollar diversas enfermedades, incluyendo la muerte, la demencia y el infarto de miocardio, según un estudio publicado el 6 de enero en Nature Medicine.
Investigadores de la Universidad de Stanford, liderados por Rahul Thapa, analizaron más de 585,000 horas de datos de polisomnografía de aproximadamente 65,000 participantes para desarrollar este modelo multimodal (SleepFM). El modelo fue entrenado utilizando un nuevo enfoque de aprendizaje contrastivo que se adapta a múltiples montajes de polisomnografía.
Los resultados del estudio revelaron que el modelo genera “embeddings” del sueño que permiten predecir con precisión el riesgo futuro de enfermedad. SleepFM logró un índice C y un área bajo la curva ROC (AUROC) de al menos 0.75 para 130 afecciones, incluyendo la muerte, la demencia, el infarto de miocardio, la insuficiencia cardíaca, la enfermedad renal crónica, el accidente cerebrovascular y la fibrilación auricular (con valores de 0.84, 0.85, 0.81, 0.80, 0.79, 0.78 y 0.78, respectivamente). Además, demostró un buen rendimiento en el aprendizaje transferido utilizando el conjunto de datos del Estudio de la Salud del Corazón y el Sueño, que fue excluido del preentrenamiento. El modelo también obtuvo resultados competitivos en tareas comunes de análisis del sueño, alcanzando puntuaciones F1 medias de 0.70 a 0.78 para la estadificación del sueño, y una precisión de 0.69 y 0.87 para la clasificación de la gravedad y la presencia de apnea del sueño.
“Nos sorprendió gratamente que el modelo pueda realizar predicciones informativas para una amplia gama de condiciones”, afirmó James Zou, Ph.D., coautor principal del estudio, en un comunicado.
Uno de los autores del estudio reveló tener vínculos con Beacon Biosignals.
