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Durante el sueño, se pueden medir numerosos parámetros, como nuestra frecuencia cardíaca o nuestros movimientos. Muchas personas rastrean su sueño con relojes, pulseras o anillos para obtener más información sobre su duración y calidad. En un laboratorio del sueño, se miden aún más valores. Un estudio reciente de la Universidad de Stanford, publicado en la revista Nature Medicine (enlace externo), utilizó un modelo de inteligencia artificial para analizar grandes conjuntos de datos, aprender de ellos y, posteriormente, realizar predicciones sobre nuestra salud.

La inteligencia artificial analiza datos de laboratorios del sueño

El estudio demuestra que, con la ayuda de la IA, se pueden predecir, a partir de los datos de una noche en un laboratorio del sueño, si una persona desarrollará enfermedades cardíacas, demencia, ciertos tipos de cáncer o Parkinson en los próximos años, o incluso si fallecerá. En un laboratorio del sueño se miden, por ejemplo, ondas cerebrales, tensión muscular, movimientos oculares, actividad cardíaca, respiración, saturación de oxígeno y movimientos de las piernas. Dieter Riemann, antiguo director de medicina del sueño en la Universidad de Friburgo y representante de la junta directiva de la Sociedad Alemana de Investigación y Medicina del Sueño, explica que de ocho horas de sueño se puede generar una enorme cantidad de datos en un laboratorio del sueño.

El análisis completo de estas grandes cantidades de datos es demasiado complejo tanto para los humanos como para los programas informáticos existentes. Si bien es posible identificar anomalías como las apneas, y ciertos trastornos del sueño sugieren futuros problemas de salud, Riemann afirma: «En realidad, nunca se han explotado completamente los datos».

El modelo de IA Sleep FM identifica riesgos de enfermedades

Esto podría cambiar ahora. En el estudio actual, investigadores de la Universidad de Stanford crearon un modelo de IA llamado Sleep FM. Este modelo aprendió a evaluar los datos de aproximadamente 65.000 personas que se sometieron a mediciones en un laboratorio del sueño. Posteriormente, Sleep FM pudo predecir, basándose en los datos del sueño de una sola noche, si alguien tenía un mayor riesgo de desarrollar ciertas enfermedades. El modelo de IA tuvo éxito de forma fiable en 130 enfermedades diferentes, según la comparación con los registros médicos de Estados Unidos.

La predicción de enfermedades por IA a partir de datos del sueño aún no es práctica

Sin embargo, la tecnología aún no está lo suficientemente madura para su uso en exámenes preventivos del sueño. Walter Karlen, profesor de ingeniería biomédica en la Universidad de Ulm, explica: «Lo que realmente han demostrado es que la información que ha aprendido la red probablemente incluya información que podría ser útil para detectar tales enfermedades. El estudio, lamentablemente, no muestra qué tan bien funciona esto y cómo se puede aplicar en la práctica».

Si se quisiera utilizar un modelo de IA de este tipo para predecir enfermedades en pacientes individuales, también habría que considerar si esto les beneficia. Es decir, si la predicción conduce a un diagnóstico real o a un cambio en el tratamiento.

Aunque con Sleep FM se puede rastrear qué datos fueron decisivos, como anomalías en la respiración, las ondas cerebrales o los movimientos oculares, al final solo son asociaciones estadísticas, no necesariamente la causa del problema. «Por supuesto, tampoco tiene sentido decir: esta persona morirá en seis años, sin saber la razón. Y, ¿queremos siquiera saberlo? Esa es también una cuestión ética», señala Walter Karlen de la Universidad de Ulm.

Predecir enfermedades con IA durante el sueño: muchos datos, pero muestra no representativa

El estudio destaca por la gran cantidad de datos procesados, en lo que los expertos coinciden. Al mismo tiempo, la selección de los conjuntos de datos utilizados presenta un problema, según el investigador del sueño Riemann: «La muestra no consistió en una muestra representativa de la población, sino en personas que fueron derivadas a un laboratorio del sueño por sospechas. Por lo tanto, está altamente seleccionada». No está claro si el modelo de IA también podría hacer buenas predicciones en personas sanas.

Se sigue investigando en dispositivos y modelos que evalúan nuestro sueño

Walter Karlen de la Universidad de Ulm también investiga dispositivos portátiles que podrían evaluar el sueño de los pacientes. Si bien actualmente no ve un beneficio directo para los pacientes con Sleep FM, podría imaginar utilizar el modelo de IA para su propia investigación. Para que en el futuro los datos recopilados durante el sueño puedan proporcionar aún más información valiosa para nuestra salud.