El mundo de la medicina ha presenciado una revolución: la inteligencia artificial ahora es capaz, con solo una noche de sueño, de determinar la probabilidad de desarrollar más de cien enfermedades diferentes. Investigadores de la Universidad de Stanford (Stanford University) y sus colegas han creado un modelo único que analiza los parámetros fisiológicos registrados durante el sueño y, a partir de ellos, predice riesgos para la salud con años de antelación. No se trata simplemente de una nueva innovación digital, sino de un cambio fundamental en el enfoque de la detección temprana.
La base de esta tecnología es el análisis de datos obtenidos mediante la polisomnografía, un complejo método que requiere colocar decenas de sensores en el paciente. Estos registran la actividad cerebral, cardíaca, respiratoria, así como los movimientos oculares y de las extremidades. Normalmente, estos estudios se realizan en clínicas especializadas y el procedimiento puede resultar incómodo, pero es el que ofrece la imagen más completa de lo que sucede en el organismo durante el sueño.
El modelo desarrollado, denominado SleepFM, fue entrenado con un conjunto de datos que incluye casi 600 mil horas de registros de sueño de 65 mil pacientes. Esto permitió que el algoritmo aprendiera a identificar las más mínimas anomalías en las señales fisiológicas que pueden advertir sobre amenazas ocultas para la salud.
La tecnología del futuro
SleepFM no es simplemente otro software médico. Es, en esencia, un modelo fundamental capaz de analizar datos con la misma profundidad con la que las inteligencias artificiales modernas procesan el texto. Pero, en lugar de palabras y frases, utiliza millones de breves fragmentos de señales fisiológicas, recogidos en intervalos de cinco segundos. Este enfoque permite identificar complejas interrelaciones entre distintos sistemas del organismo que antes pasaban desapercibidas.
Lo distintivo del nuevo algoritmo es su capacidad para funcionar incluso con datos incompletos. Los investigadores emplearon un método de aprendizaje contrastivo: parte de la información, como la frecuencia cardíaca o la respiración, se excluía intencionadamente para comprobar si la IA podía suplir esos vacíos utilizando otros indicadores. Los resultados han sido impresionantes: el modelo predecía con precisión los riesgos en 130 categorías de enfermedades, incluyendo demencia, insuficiencia cardíaca, cáncer y hasta complicaciones del embarazo.
Señales invisibles
Se descubrió que las previsiones más precisas están relacionadas con aquellos casos en los que los sistemas corporales actúan de forma descoordinada. Por ejemplo, si el cerebro muestra signos de sueño profundo mientras el corazón permanece activo, esto puede ser una señal de alerta. Estas “discrepancias” entre órganos suelen anticipar graves problemas de salud, aunque la persona no presente ningún síntoma.
El modelo SleepFM demostró una precisión especialmente alta para predecir enfermedades de Parkinson, infartos, accidentes cerebrovasculares, insuficiencia renal crónica, así como cáncer de próstata y de mama. En algunos casos, la precisión alcanzó el 80 %, lo que significa que ocho de cada diez predicciones coincidieron con los eventos reales en el futuro.
Ventajas y limitaciones
A diferencia de los métodos tradicionales, que se basan en indicadores individuales o en las quejas del paciente, esta nueva inteligencia artificial tiene en cuenta las complejas interrelaciones entre todos los sistemas del organismo. Esto permite identificar riesgos en las etapas más tempranas, cuando aún es posible prevenir el desarrollo de una enfermedad. Sin embargo, la tecnología también presenta limitaciones: la mayoría de los datos provienen de personas ya derivadas para exámenes por problemas de sueño, por lo que una parte de la población queda fuera del alcance.
Además, los estándares clínicos y los métodos de diagnóstico han cambiado en las últimas décadas, lo que también afecta la precisión de las predicciones. Aun así, el potencial de usar modelos como este en combinación con dispositivos de monitoreo del sueño es enorme. En el futuro podrían surgir servicios capaces de vigilar el estado de salud en tiempo real y alertar sobre riesgos mucho antes de la aparición de síntomas.
El lenguaje del sueño
Los desarrolladores comparan su modelo con las grandes inteligencias artificiales lingüísticas que aprenden a comprender el habla humana. Pero SleepFM domina el «lenguaje del sueño», un complejo sistema de señales que el organismo transmite cada noche. Esto abre nuevas posibilidades para la medicina: ahora los médicos podrán no solo tratar enfermedades, sino también prevenirlas, basándose en datos objetivos y no en suposiciones o quejas de los pacientes.
Las cuestiones de ética y confidencialidad, por supuesto, siguen abiertas. Sin embargo, es evidente que la inteligencia artificial ya está transformando nuestra visión de la salud y la longevidad. Y quizás, muy pronto, baste solo una noche de sueño para aprender sobre nuestro organismo más de lo que descubriríamos en años de exámenes tradicionales.
Por si no lo sabía, la Universidad de Stanford (Stanford University) es uno de los principales centros científicos del mundo, reconocida por sus innovaciones en medicina, biotecnología e inteligencia artificial. La universidad suele figurar entre las cinco mejores del planeta y es célebre por su colaboración con los mayores laboratorios de investigación y empresas de Silicon Valley. Muchos de los descubrimientos realizados en Stanford son la base de tecnologías modernas que se utilizan hoy en todo el mundo.
