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MI\u00c9RCOLES, 7 de enero de 2026 (HealthDay News) — Tu cuerpo habla mientras duermes, y lo que dice podr\u00eda ayudar a los m\u00e9dicos a predecir tu riesgo futuro de enfermedades graves, seg\u00fan un nuevo estudio.<\/p>\n
Una inteligencia artificial (IA) experimental llamada SleepFM puede utilizar los datos de sue\u00f1o de las personas para predecir su riesgo de desarrollar m\u00e1s de 100 problemas de salud, informaron los investigadores el 6 de enero en la revista Nature Medicine.<\/p>\n
Seg\u00fan el estudio, SleepFM destac\u00f3 en la predicci\u00f3n de condiciones tan diversas como c\u00e1nceres, complicaciones del embarazo, problemas card\u00edacos y trastornos mentales.<\/p>\n
Tambi\u00e9n podr\u00eda predecir el riesgo global de muerte de una persona, se\u00f1alaron los investigadores.<\/p>\n
\u00abSleepFM est\u00e1 esencialmente aprendiendo el lenguaje del sue\u00f1o\u00bb, dijo el investigador principal James Zou en un comunicado de prensa. Es profesor asociado de ciencia de datos biom\u00e9dicos en Stanford Medicine.<\/p>\n
Los investigadores entrenaron a la IA con 585.000 horas de datos de sue\u00f1o de 65.000 personas a las que se les hab\u00eda monitorizado el sue\u00f1o en un centro del sue\u00f1o.<\/p>\n
Estas evaluaciones completas del sue\u00f1o registran la actividad cerebral, la actividad card\u00edaca, la respiraci\u00f3n, los movimientos de las piernas, los movimientos oculares y m\u00e1s, seg\u00fan los investigadores.<\/p>\n
\u00abRegistramos un n\u00famero asombroso de se\u00f1ales cuando estudiamos el sue\u00f1o\u00bb, dijo el coinvestigador principal Dr. Emmanuel Mignot, profesor de medicina del sue\u00f1o en Stanford, en un comunicado de prensa. \u00abEs una especie de fisiolog\u00eda general que estudiamos durante ocho horas en un sujeto completamente cautivo. Es muy rico en datos.\u00bb<\/p>\n
El equipo utiliz\u00f3 entonces datos a largo plazo del Stanford Sleep Medicine Center para relacionar los datos del sue\u00f1o con los riesgos para la salud. Unos 35.000 pacientes acudieron al centro para evaluaci\u00f3n del sue\u00f1o y fueron seguidos hasta 25 a\u00f1os.<\/p>\n
SleepFM analiz\u00f3 m\u00e1s de 1.000 categor\u00edas de enfermedades en los historiales m\u00e9dicos de los pacientes y encontr\u00f3 130 que pod\u00edan predecirse con una precisi\u00f3n razonable a partir de sus datos de sue\u00f1o, seg\u00fan los investigadores.<\/p>\n
Utilizaron una estad\u00edstica llamada \u00edndice C, o \u00edndice de concordancia, para evaluar la capacidad de la IA para predecir enfermedades. Un \u00edndice C de 0,8 o superior indica que puede predecir la enfermedad con precisi\u00f3n.<\/p>\n
\u00abUn \u00edndice C de 0,8 significa que el 80% de las veces, la predicci\u00f3n del modelo coincide con lo que realmente ocurri\u00f3\u00bb, dijo Zou.<\/p>\n
Las predicciones de SleepFM fueron especialmente fuertes en cuanto a la enfermedad de Parkinson (\u00edndice C 0,89), demencia (0,85); cardiopat\u00eda hipertensiva (0,84); infarto (0,81); c\u00e1ncer de pr\u00f3stata (0,89); c\u00e1ncer de mama (0,87); y muerte (0,84).<\/p>\n
\u00abNos sorprendi\u00f3 gratamente que, para un conjunto bastante diverso de condiciones, el modelo pueda hacer predicciones informativas\u00bb, dijo Zou.<\/p>\n
El equipo descubri\u00f3 que hab\u00eda cierta interacci\u00f3n entre el coraz\u00f3n y la cabeza mientras dorm\u00eda.<\/p>\n
Las se\u00f1ales card\u00edacas durante el sue\u00f1o tuvieron un factor m\u00e1s destacado en las predicciones de enfermedades card\u00edacas, mientras que las se\u00f1ales cerebrales lo hicieron con las predicciones de salud mental, seg\u00fan los investigadores. Sin embargo, la combinaci\u00f3n de todos los datos que llegaban produjo las predicciones m\u00e1s precisas.<\/p>\n
\u00abLa mayor cantidad de informaci\u00f3n que obtuvimos para predecir enfermedades fue contrastando los diferentes canales\u00bb, dijo Mignot. Los datos de sue\u00f1o que parec\u00edan desincronizados –un cerebro que parece dormido pero un coraz\u00f3n que parece despierto, por ejemplo– parec\u00edan significar problemas para la salud de una persona.<\/p>\n
El equipo est\u00e1 trabajando ahora en formas de mejorar a\u00fan m\u00e1s las predicciones de SleepFM, posiblemente a\u00f1adiendo datos de otros dispositivos como dispositivos wearables.<\/p>\n
Los investigadores tambi\u00e9n intentan comprender mejor qu\u00e9 est\u00e1 observando SleepFM al hacer sus predicciones.<\/p>\n
\u00abNo nos explica eso en ingl\u00e9s\u00bb, dijo Zou. \u00abPero hemos desarrollado diferentes t\u00e9cnicas de interpretaci\u00f3n para averiguar qu\u00e9 est\u00e1 observando el modelo cuando hace una predicci\u00f3n espec\u00edfica de una enfermedad.\u00bb<\/p>\n
M\u00e1s informaci\u00f3n<\/p>\n
La Sleep Foundation tiene m\u00e1s informaci\u00f3n sobre estudios de laboratorio de sue\u00f1o para pacientes.<\/p>\n
FUENTE: Stanford Medicine, comunicado de prensa, 6 de enero de 2026<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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