Una inteligencia artificial (IA) desarrollada por la Universidad de Stanford es capaz de predecir el riesgo de más de 100 enfermedades a partir de datos recogidos durante una sola noche de sueño, lo que podría transformar la detección temprana de patologías graves en el futuro.
El modelo, denominado SleepFM, utiliza la información obtenida por la 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 informa la revista Nature Medicine.
Cómo funciona este modelo de inteligencia artificial en el sector sanitario
El desarrollo de SleepFM representa el primer esfuerzo científico que emplea inteligencia artificial para analizar datos del sueño a gran escala. La herramienta se ha entrenado con casi 600.000 horas de información recopilada 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 reto de interpretar los grandes volúmenes de datos que genera la polisomnografía.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, destacó en declaraciones en el sitio web de la Escuela de Medicina de Stanford: «Desde la perspectiva de la IA, el sueño está relativamente poco estudiado».
¿Qué otros modelos de IA se han creado para apoyar a los médicos humanos?
A nivel internacional, otros colectivos han presentado avances complementarios. Un grupo de científicos ha desarrollado el modelo Delphi-2M, una herramienta que, utilizando tecnologías de procesamiento de lenguaje natural similares a ChatGPTes capaz de analizar historias clínicas y predecir la aparición de más de 1.000 enfermedades futuras.
El funcionamiento de Delphi-2M se basa en el estudio de secuencias de diagnóstico médicoque permite identificar «patrones en los datos de salud, diagnósticos previos, en qué combinaciones se producen 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 del Biobanco del Reino Unido, que contiene información de 500.000 participantes en Gran Bretaña.y validó su desempeño con los registros médicos públicos de casi dos millones de personas en Dinamarca.
¿Cuál es el verdadero potencial de la IA en el sector sanitario?
Durante una competencia reciente, cuatro jefes de servicio de hospitales locales compitieron, de forma anónima, con dos plataformas de IA, la IA gastrointestinal multimodal china y el modelo Claude, para resolver un caso clínico digestivo complejo mediante el análisis de pruebas endoscópicas, exámenes adicionales y tomografías.
Mientras que los médicos necesitaron unos 13 minutos para acordar un diagnóstico y definir un tratamientoLos sistemas de inteligencia artificial proporcionaron una propuesta en menos de dos segundos.
La plataforma desarrollada por Shanghai AI Lab, entrenada en 30.000 casos clínicos reales, coincidió completamente con la evaluación de profesionales humanos, pero el modelo Claude, según los organizadores, mostraron pequeñas diferencias en la interpretación de las pruebas que se reflejaron en su nivel de éxito.
Este tipo de hallazgos resaltan la capacidad de la inteligencia artificial para procesar grandes volúmenes de datos clínicos a una velocidad imposible para los especialistas médicos humanos.
