Una IA puede predecir el riesgo de padecer más de 100 enfermedades con solo una noche de sueño

Una inteligencia artificial (IA) desarrollada por la Universidad de Stanford es capaz de predecir el riesgo de más de 100 enfermedades a partir de los datos recolectados durante una sola noche de sueño, lo que podría transformar la detección precoz de patologías graves en el futuro.

El modelo, denominado SleepFM, utiliza información obtenida por polisomnografía, considerada el estándar más avanzado en el análisis del sueño, para construir un perfil que permite anticipar la posible aparición de dolencias como demencia, infarto de miocardio, insuficiencia cardíaca, enfermedad renal crónica, accidente cerebrovascular y fibrilación auricular, según la revista Nature Medicine.

La universidad californiana, una de las más reconocidas del mundo, impulsa así una línea de investigación destinada a desentrañar el impacto de la inteligencia artificial en el diagnóstico médico preventivo.

Cómo funciona este modelo de inteligencia artificial en el sector salud

El desarrollo de SleepFM representa el primer esfuerzo científico que emplea inteligencia artificial para analizar datos de sueño a gran escala. La herramienta ha sido entrenada con casi 600.000 horas de información recogida de 65.000 participantes, procesando señales cerebrales, cardíacas, musculares y respiratorias.

El texto del estudio subraya: “SleepFM produce representaciones latentes del sueño que capturan la estructura fisiológica y temporal del sueño y permiten una predicción precisa del riesgo de enfermedades futuras”.

Los responsables de la investigación destacan que los avances en IA permiten afrontar el desafío de interpretar los amplios volúmenes de datos generados por la polisomnografía, lo que hasta ahora resultaba excesivamente complejo para el análisis humano tradicional.

Por su parte, James Zou, profesor asociado de ciencia de datos biomédicos y coautor del estudio, enfatizó en declaraciones a la web de la Facultad de Medicina de Stanford: “Desde una perspectiva de IA, el sueño está relativamente poco estudiado”.

Qué otros modelos de IA han sido creados para apoyar a los médicos humanos

En el ámbito internacional, otros grupos han presentado avances complementarios. Un grupo de científicos ha desarrollado el modelo Delphi-2M, una herramienta que, empleando tecnologías de procesamiento de lenguaje natural similares a ChatGPT, es capaz de analizar historiales médicos y prever la aparición de más de 1.000 enfermedades futuras.

El funcionamiento de Delphi-2M se sustenta en el estudio de secuencias de diagnósticos médicos, permitiéndole identificar “los patrones en los datos de salud, diagnósticos precedentes, en qué combinaciones ocurren y en qué sucesión”, explicó Moritz Gerstung, experto en inteligencia artificial del Centro Alemán de Investigación del Cáncer.

Para entrenar Delphi-2M, los investigadores recurrieron a la base de datos biomédica UK Biobank, que contiene información de 500.000 participantes en Gran Bretaña, y validaron su rendimiento con registros médicos públicos correspondientes a casi dos millones de personas en Dinamarca.

Cuál es el verdadero potencial de la IA en el sector de la salud

Durante una reciente competencia, cuatro jefes de servicio de hospitales locales compitieron, bajo anonimato, con dos plataformas de IA, el Gastrointestinal Multimodal AI chino y el modelo Claude, para resolver un complejo caso clínico digestivo mediante el análisis de pruebas endoscópicas, exámenes adicionales y tomografías.

Mientras los médicos requirieron cerca de 13 minutos para consensuar un diagnóstico y definir un tratamiento, los sistemas de inteligencia artificial ofrecieron una propuesta en menos de dos segundos.

La plataforma desarrollada por Shanghái AI Lab, entrenada con 30.000 casos clínicos reales, coincidió por completo con la valoración de los profesionales humanos, pero el modelo Claude, según los organizadores, mostró pequeñas diferencias en la interpretación de las pruebas que se reflejaron en su nivel de éxito.

Este tipo de hallazgos pone en evidencia la capacidad de la inteligencia artificial para procesar grandes volúmenes de datos clínicos a una velocidad imposible para médicos especialistas humanos.