Un equipo de Cleveland Clinic desarrolló un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de analizar datos de polisomnografías, los estudios nocturnos que se utilizan para evaluar el sueño, e identificar patrones vinculados con enfermedades cardíacas, deterioro cognitivo y mayor riesgo de mortalidad.
El trabajo, publicado en la revista Nature Communications, se basó en más de 10.000 estudios de sueño del registro Sleep Signals, Testing, and Reports Linked to Patient Traits (STARLIT) de Cleveland Clinic, junto con una cohorte nacional de validación.
PUBLICIDAD
La IA analizó la información reunida y buscó patrones fisiológicos que no suelen aparecer en los informes clínicos habituales. A partir de señales cerebrales, respiratorias, cardíacas, musculares y de oxígeno en sangre, agrupó a los pacientes en cinco perfiles con trayectorias de salud diferentes.
El contraste más marcado apareció en la mortalidad: quienes quedaron en la categoría más alta tuvieron un riesgo a cinco años dos veces mayor que los ubicados en el nivel más bajo. Esa diferencia no se manifestaba en el índice de apnea-hipopnea (AHI), la medida que se usa para evaluar la gravedad de la apnea del sueño.
PUBLICIDAD
Qué mide el estudio del sueño
El índice de apnea-hipopnea mide cuántas veces por hora una persona deja de respirar o presenta una reducción del flujo de aire mientras duerme. El nuevo enfoque, en cambio, toma en cuenta un conjunto mucho más amplio de señales obtenidas durante el examen. Dicho de otro modo, en lugar de quedarse con un resumen, el sistema revisa el registro completo.
La polisomnografía suele realizarse durante una noche completa en un centro especializado y genera un registro detallado de lo que ocurre en el cuerpo mientras la persona duerme. En este caso, la novedad no estuvo en el examen en sí, sino en el análisis posterior de esos datos mediante inteligencia artificial. Según plantea el estudio, ese procesamiento permitió detectar patrones que suelen pasar inadvertidos con las herramientas clínicas tradicionales.
PUBLICIDAD
La médica Reena Mehra, profesora de medicina en la University of Washington y autora clínica principal del estudio, sostuvo que durante décadas los especialistas redujeron un examen nocturno a un conjunto de medidas generales. Según explicó, la inteligencia artificial permite ahora aprovechar con mayor profundidad la complejidad de la fisiología del sueño.
Cómo funciona el modelo
El autor de correspondencia, Jeffrey Rogers, profesor adjunto de neurocirugía en la Yale School of Medicine, señaló que las técnicas actuales de IA permiten recuperar mucha más información de una noche de sueño y separar grupos de pacientes con pronósticos muy distintos a largo plazo. A su vez, remarcó que los estudios médicos rutinarios pueden contener bastante más contenido fisiológico del que hoy extrae la práctica clínica.
PUBLICIDAD
Uno de los puntos destacados del trabajo fue su rendimiento tanto en hombres como en mujeres. Según los investigadores, el modelo predijo resultados de manera eficaz en ambos grupos, mientras que el AHI mostró históricamente una mejor correlación con la presentación masculina de la apnea del sueño.
Alcance y próximos pasos
La utilidad potencial de este enfoque va más allá del diagnóstico de trastornos del sueño. De acuerdo con los autores, la herramienta podría ayudar a ordenar a los pacientes según su probabilidad de sufrir problemas cardiovasculares, deterioro cognitivo y otros desenlaces adversos.
Si futuras validaciones confirman estos resultados, una prueba que hoy se usa sobre todo para detectar apnea podría aportar también señales tempranas sobre el estado general de salud.
PUBLICIDAD
Para Carl Saab, profesor de ingeniería biomédica y científico jefe de la Discovery Accelerator de Cleveland Clinic, el próximo paso será validar estos hallazgos en poblaciones más diversas y ampliar la colaboración entre expertos médicos, técnicos, socios industriales y sociedades científicas.
Por su parte, el autor principal, Erhan Bilal, afirmó que el sueño ocupa un lugar cada vez más reconocido dentro de la salud, aunque buena parte de la información fisiológica obtenida durante ese período sigue subutilizada. También sostuvo que los estudios del sueño ofrecen una ventana útil para observar procesos del organismo que van mucho más allá de un trastorno específico.
PUBLICIDAD
Antes de llegar a la práctica cotidiana, el modelo deberá superar nuevas validaciones, demostrar su rendimiento en distintos entornos e integrarse a los sistemas que utilizan los laboratorios del sueño.
PUBLICIDAD
PUBLICIDAD
Últimas Noticias
Cómo funciona la herramienta con IA que podría ser clave para detectar cáncer de piel
Especialistas de Mayo Clinic evaluaron un algoritmo capaz de orientar decisiones médicas sobre vigilancia periódica o intervenciones quirúrgicas en manchas dudosas. El sistema examina minuciosamente bordes y asimetrías en los tejidos sospechosos.
Tos persistente, cuándo puede ser una señal de un problema cardíaco
La evaluación clínica permite distinguir una afección respiratoria de un cuadro vinculado con el funcionamiento del corazón
Qué ocurre en el cerebro durante el miedo y qué dice la ciencia sobre la posibilidad de modificar esa respuesta
La idea de “reprogramar” esa reacción circula con fuerza en la divulgación popular, pero la neurociencia describe un proceso más lento, más específico y condicionado a intervenciones concretas
Inmunidad prenatal: descubren que el feto activaría sus defensas inmunológicas mucho antes del nacimiento
Especialistas detectaron poblaciones celulares maduras en tejidos periféricos durante la gestación que reaccionan a fármacos maternos. El hallazgo, realizado en modelos animales, aporta un mecanismo clave para comprender patologías perinatales y la arquitectura orgánica temprana
Investigadores modifican una proteína clave y abren el camino hacia una futura vacuna contra la enfermedad de Lyme
Un consorcio universitario alteró mediante ingeniería genética un componente vital del patógeno. La intervención desactivaría su camuflaje defensivo y podría prevenir secuelas articulares crónicas
