MIÉRCOLES, 7 de enero de 2026 (HealthDay News) — Su cuerpo habla mientras duerme, y lo que dice podría ayudar a los médicos a predecir su riesgo futuro de sufrir una enfermedad grave, según un estudio reciente.
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 los investigadores el 6 de enero en la revista Nature Medicine.
También podría predecir el riesgo general de muerte de una persona, dijeron los investigadores.
«SleepFM es esencialmente aprender el lenguaje del sueño», dijo el investigador principal James Zou en un comunicado de prensa. Es profesor asociado de ciencia de datos biomédicos en Stanford Medicine.
Los investigadores entrenaron la IA con 585.000 horas de datos de sueño de 65.000 personas a las que se les monitorizó el sueño en un centro del sueño.
Según los investigadores, estas evaluaciones integrales del sueño registran la actividad cerebral, la actividad cardíaca, la respiración, los movimientos de las piernas, los movimientos oculares y más.
«Registramos una sorprendente cantidad de señales cuando estudiamos el sueño», dijo en un comunicado de prensa el coinvestigador principal, el Dr. Emmanuel Mignot, profesor de medicina del sueño en Stanford. «Es una especie de fisiología general que estudiamos durante ocho horas en un sujeto completamente cautivo. Es muy rico en datos».
Luego, el equipo utilizó datos a largo plazo del Centro de Medicina del Sueño de Stanford para vincular 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 durante hasta 25 años.
SleepFM analizó más de 1.000 categorías de enfermedades en los registros médicos de los pacientes y encontró 130 que podían predecirse con una precisión razonable a partir de sus datos de sueño, dijeron los investigadores.
Utilizaron una estadística llamada índice C, o índice de concordancia, para evaluar la capacidad de la IA para predecir enfermedades. Un índice C de 0,8 o superior indica que puede predecir con precisión la enfermedad.
«Un índice C de 0,8 significa que el 80 por ciento de las veces, la predicción del modelo coincide con lo que realmente sucedió», dijo Zou.
Las predicciones de SleepFM fueron particularmente sólidas para la enfermedad de Parkinson (índice C 0,89), la demencia (0,85); cardiopatía hipertensiva (0,84); infarto (0,81); cáncer de próstata (0,89); cáncer de mama (0,87); y muerte (0,84).
«Nos sorprendió gratamente que, para un conjunto bastante diverso de condiciones, el modelo pueda hacer predicciones informativas», dijo Zou.
El equipo descubrió que había cierta interacción entre el corazón y la cabeza durante el sueño.
Según los investigadores, las señales cardíacas durante el sueño desempeñaron un papel más destacado en las predicciones de enfermedades cardíacas, mientras que las señales cerebrales desempeñaron un papel más destacado en las predicciones de salud mental. Sin embargo, la combinación de todos los datos de entrada produjo las predicciones más precisas.
«La mayor información que obtuvimos para predecir enfermedades fue contrastando los diferentes canales», dijo Mignot. Los datos del sueño que parecían no sincronizados (un cerebro que parece dormido pero un corazón que parece despierto, por ejemplo) parecían significar problemas para la salud de una persona.
El equipo ahora está trabajando en formas de mejorar aún más las predicciones de SleepFM, posiblemente agregando datos de otros dispositivos como los wearables.
Los investigadores también están tratando de comprender mejor qué observa SleepFM cuando hace sus predicciones.
«No nos lo dice en inglés», dijo Zou. «Pero desarrollamos diferentes técnicas de interpretación para descubrir qué está mirando el modelo cuando hace una predicción de una enfermedad específica».
Más información
La Sleep Foundation tiene más información sobre los estudios de laboratorio del sueño para pacientes.
FUENTE: Stanford Medicine, comunicado de prensa, 6 de enero de 2026
