Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford desarrolló *SleepFM*, un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de evaluar el riesgo de 130 enfermedades a partir de registros polisomnográficos de una sola noche. El estudio, publicado en la revista *Nature Medicine*, se basó en 600.000 horas de datos de sueño de 65.000 participantes para entrenar la herramienta.
El modelo analiza señales cerebrales, cardíacas, musculares y respiratorias mediante polisomnografía (PSG), el método estándar para el estudio del sueño.
*SleepFM* genera representaciones latentes que capturan la estructura fisiológica y temporal del sueño, lo que permite predecir riesgos de patologías como demencia, infarto de miocardio, insuficiencia cardíaca, enfermedad renal crónica, accidente cerebrovascular y fibrilación auricular. James Zou, profesor asociado de ciencia de datos biomédicos en la Universidad de Stanford y coautor del estudio, declaró: ‘Desde la perspectiva de la inteligencia artificial, el sueño es un campo relativamente poco explorado’.
La herramienta está diseñada para procesar grandes volúmenes de datos derivados de la polisomnografía.
**REDACCIÓN FV MEDIOS**