Mientras duerme, su cuerpo está enviando señales que podrían ayudar a los médicos a predecir su riesgo futuro de desarrollar enfermedades importantes, según un nuevo estudio.
Una inteligencia artificial (IA) experimental llamada SleepFM puede utilizar los datos del sueño de las personas para predecir su riesgo de desarrollar más de 100 problemas de salud, informaron investigadores el 6 de enero en la revista Nature Medicine.
SleepFM demostró ser especialmente eficaz en la predicción de afecciones tan diversas como el cáncer, complicaciones del embarazo, problemas cardíacos y trastornos mentales, según el estudio.
También podría predecir el riesgo general de muerte de una persona, señalaron los investigadores.
“SleepFM está aprendiendo esencialmente el lenguaje del sueño”, explicó James Zou, co-investigador principal y profesor asociado de ciencia de datos biomédicos en Stanford Medicine, en un comunicado de prensa.
Los investigadores entrenaron la IA con 585,000 horas de datos de sueño de 65,000 personas que se habían sometido a un monitoreo del sueño en un centro del sueño.
Estas evaluaciones integrales del sueño registran la actividad cerebral, la actividad cardíaca, la respiración, los movimientos de las piernas, los movimientos oculares y más, indicaron los investigadores.
“Registramos una cantidad asombrosa de señales cuando estudiamos el sueño”, dijo el co-investigador principal, el Dr. Emmanuel Mignot, profesor de medicina del sueño en Stanford, en un comunicado de prensa. “Es una especie de fisiología general que estudiamos durante ocho horas en un sujeto completamente cautivo. Es muy rico en datos.”
El equipo utilizó luego datos a largo plazo del Centro de Medicina del Sueño de Stanford para relacionar los datos del sueño con los riesgos para la salud. Alrededor de 35,000 pacientes acudieron al centro para una evaluación del sueño y fueron seguidos hasta por 25 años.
SleepFM analizó más de 1,000 categorías de enfermedades en los registros de salud de los pacientes y encontró 130 que podrían predecirse con una precisión razonable a partir de sus datos de sueño, según los investigadores.
Utilizaron una estadística llamada índice C, o índice de concordancia, para probar la capacidad de la IA para predecir enfermedades. Un índice C de 0.8 o superior indica que puede predecir la enfermedad con precisión.
“Un índice C de 0.8 significa que el 80% de las veces, la predicción del modelo concuerda con lo que realmente sucedió”, explicó Zou.
Las predicciones de SleepFM fueron particularmente sólidas con respecto a la enfermedad de Parkinson (índice C 0.89), la demencia (0.85); la enfermedad cardíaca hipertensiva (0.84); el ataque cardíaco (0.81); el cáncer de próstata (0.89); el cáncer de mama (0.87) y la muerte (0.84).
“Nos sorprendió gratamente que, para un conjunto bastante diverso de afecciones, el modelo sea capaz de hacer predicciones informativas”, dijo Zou.
El equipo descubrió que existía cierta interacción entre el corazón y el cerebro durante el sueño.
Las señales cardíacas durante el sueño fueron más importantes en las predicciones de enfermedades cardíacas, mientras que las señales cerebrales lo fueron en las predicciones de salud mental, según los investigadores. Sin embargo, combinar todos los datos generó las predicciones más precisas.
“Obtuvimos la mayor cantidad de información para predecir enfermedades al contrastar los diferentes canales”, dijo Mignot. Los datos del sueño que parecían descoordinados, como un cerebro que parece estar dormido pero un corazón que parece estar despierto, parecían ser un presagio de problemas de salud.
El equipo está trabajando ahora en formas de mejorar aún más las predicciones de SleepFM, posiblemente agregando datos de otros dispositivos, como dispositivos portátiles (wearables).
Los investigadores también están tratando de comprender mejor qué está buscando SleepFM cuando hace sus predicciones.
“No nos lo explica en inglés”, dijo Zou. “Pero hemos desarrollado diferentes técnicas de interpretación para averiguar qué está mirando el modelo cuando hace una predicción de enfermedad específica.”
FUENTE: Stanford Medicine, comunicado de prensa, 6 de enero de 2026
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