IA predice 130 enfermedades con datos del sueño

Investigadores de la Universidad de Stanford han desarrollado un nuevo modelo de inteligencia artificial multimodal capaz de analizar el estado actual del sueño y, además, predecir más de 130 enfermedades médicas. Los resultados de este modelo, denominado “SleepFM”, fueron publicados en un estudio en la revista Nature Medicine y revelan hallazgos sorprendentes.

Nuevo modelo de IA: los datos del sueño como base

La investigación médica preventiva se ha centrado durante años principalmente en la detección temprana de enfermedades cardiovasculares, demencia, cáncer y trastornos metabólicos, cuya creciente prevalencia se considera característica de las sociedades modernas. Investigadores de la Universidad de Stanford informan ahora que, con la ayuda de la inteligencia artificial, la prevención y la evaluación de riesgos podrían realizarse, en cierto modo, mientras se duerme. Para ello, desarrollaron un modelo de IA llamado SleepFM, que puede predecir los riesgos de enfermedad con alta precisión.

La base del estudio fue la polisomnografía (PSG). En este procedimiento, los pacientes pasan una noche en un laboratorio del sueño mientras se registran varios parámetros fisiológicos. Estos incluyen la actividad cerebral mediante electroencefalografía, movimientos oculares, actividad muscular, respiración, frecuencia cardíaca, saturación de oxígeno y movimientos corporales. Hasta ahora, la polisomnografía se ha utilizado principalmente para el diagnóstico de trastornos del sueño y la evaluación de la calidad del sueño.

Para el entrenamiento del modelo de IA, los científicos eligieron un enfoque similar al utilizado para entrenar grandes modelos de lenguaje. SleepFM fue entrenado con más de 585.000 horas de datos de polisomnografía de más de 65.000 personas para aprender patrones básicos de la fisiología del sueño humano. Para la validación, el modelo se aplicó primero a preguntas clásicas de la medicina del sueño y logró un alto rendimiento.

Por ejemplo, la detección de pausas en la respiración durante el sueño alcanzó una precisión del 87 por ciento. Además, la edad biológica de una persona pudo estimarse únicamente basándose en los datos del sueño con una desviación media de aproximadamente 7,33 años.

Nuevo modelo de IA podría revolucionar la atención médica preventiva

El verdadero valor añadido del modelo de IA reside menos en el diagnóstico clásico del sueño que en la prevención de la salud. SleepFM se distingue por su capacidad para crear pronósticos a largo plazo de posibles enfermedades. Los datos de una sola noche son suficientes para estimar el riesgo de ciertas enfermedades que podrían desarrollarse en los pacientes en el futuro.

En la predicción de múltiples enfermedades, el modelo logró un rendimiento excepcionalmente alto. Por ejemplo, SleepFM alcanzó un índice C de 0,91 para la enfermedad de Alzheimer, 0,89 para el cáncer de próstata, 0,80 para la insuficiencia cardíaca y 0,87 para la diabetes. El riesgo general de mortalidad también pudo predecirse de forma fiable con un índice C de 0,84. En la investigación médica, los valores entre 0,70 y 0,80 se consideran buenos, mientras que los resultados superiores a 0,80 se evalúan como muy buenos a excelentes, siendo un valor de 1,0 una predicción perfecta.

Con esto, SleepFM supera significativamente a los modelos de predicción convencionales. Su fiabilidad también fue confirmada por el modelo de IA en la aplicación a conjuntos de datos independientes que no formaban parte del proceso de entrenamiento.