Investigadores de Stanford Medicine han desarrollado una inteligencia artificial que predice riesgos de enfermedades futuras analizando una sola noche de sueño. Este sistema, llamado SleepFM, identifica patrones ocultos en la actividad cerebral y corporal, ofreciendo alertas tempranas para condiciones graves como cáncer o demencia.
El hallazgo, publicado en Nature Medicine en enero de 2026, marca un hito significativo en la medicina preventiva. Tradicionalmente, los estudios del sueño se han centrado en trastornos específicos, pero esta nueva aproximación de la inteligencia artificial desbloquea el vasto potencial de la información fisiológica recogida durante el reposo nocturno.
El sistema SleepFM fue entrenado con casi 600.000 horas de grabaciones de sueño de 65.000 individuos, un volumen de datos sin precedentes. Esta base masiva permite a la IA discernir sutiles desajustes en las señales cerebrales y corporales que, hasta ahora, pasaban desapercibidos para el ojo humano, revelando indicios de enfermedades años antes de su manifestación clínica.
El lenguaje del sueño y la detección temprana
La polisomnografía, el «estándar de oro» para evaluar el sueño, recopila una enorme cantidad de datos fisiológicos. Sin embargo, en la práctica clínica rutinaria, solo una fracción de esta información es analizada. «Registramos una cantidad asombrosa de señales cuando estudiamos el sueño», afirmó Emmanual Mignot, MD, PhD, coautor principal del estudio y profesor de Medicina del Sueño en Stanford, según ScienceDaily.com.
El profesor James Zou, también coautor principal y profesor asociado de ciencia de datos biomédicos, destacó que, desde la perspectiva de la IA, el sueño ha sido relativamente poco estudiado. SleepFM, un modelo fundacional similar a los grandes modelos de lenguaje, fue diseñado para aprender patrones amplios de estos datos biológicos complejos.
El modelo integra múltiples flujos de información, incluyendo señales cerebrales, ritmos cardíacos, actividad muscular, mediciones de pulso y flujo de aire durante la respiración. Aprende cómo interactúan estas señales, utilizando un método de entrenamiento innovador llamado «aprendizaje contrastivo de dejar uno fuera», que le permite reconstruir una señal a partir de las restantes.
Revolucionando la medicina preventiva con IA
Después del entrenamiento, SleepFM demostró su capacidad para igualar o superar el rendimiento de los modelos existentes en evaluaciones estándar del sueño, como la identificación de etapas del sueño y la gravedad de la apnea. Su verdadero potencial, sin embargo, reside en su habilidad para predecir el riesgo de futuras enfermedades.
Al vincular los registros de polisomnografía con los resultados de salud a largo plazo de los mismos individuos, los investigadores lograron que la IA estimara el riesgo de desarrollar más de 100 afecciones médicas. Este enfoque podría transformar el diagnóstico precoz, permitiendo intervenciones mucho antes de que los síntomas se manifiesten.
La capacidad de la inteligencia artificial para detectar estas advertencias ocultas en el sueño abre una nueva frontera en la medicina preventiva. Ofrece la promesa de diagnósticos más tempranos y personalizados, lo que podría conducir a tratamientos más efectivos y a una mejor calidad de vida para millones de personas. El futuro de la salud podría comenzar cada noche, mientras dormimos.
