La IA identifica información sobre la salud que antes no se había reconocido en estudios rutinarios del sueño

Imagen ilustrativa/ Andrii Lysenko / Gettyimages

SANTO DOMINGO, RD/ DIARIO DE SALUD.- Un novedoso modelo de IA puede utilizar la información recopilada durante estudios de sueño rutinarios para identificar riesgos para la salud a largo plazo de los pacientes, según un nuevo estudio publicado en Nature Communications . 

Desarrollado por un equipo de investigación multidisciplinario que incluyó a la Clínica Cleveland, el modelo descubrió patrones de sueño ocultos vinculados a riesgos como enfermedades cardíacas, deterioro cognitivo y muerte.

Los hallazgos también sugieren que las pruebas médicas rutinarias pueden contener mucha más información fisiológica de la que se extrae de ellas en la práctica clínica actual. En este caso, la IA identificó señales significativas en los datos de estudios de sueño nocturnos estándar que no se detectan con las medidas de resumen convencionales.

La investigación reveló subtipos de pacientes clínicamente relevantes con riesgos para la salud a largo plazo muy diferentes. Los pacientes del grupo de mayor riesgo tenían el doble de probabilidades de morir en los próximos cinco años en comparación con los del grupo de menor riesgo, una diferencia que no se reflejaba en la medida clínica estándar utilizada para evaluar la gravedad de la apnea del sueño, el índice de apnea-hipopnea.

Se estima que cada año se realizan entre 1 y 4 millones de polisomnografías, o estudios del sueño en laboratorio, en Estados Unidos, generalmente para evaluar la apnea del sueño. Si bien estos estudios recopilan información detallada sobre el cerebro, los pulmones, los músculos y el corazón de cada paciente, históricamente los médicos se han centrado en una pequeña parte de esa información para clasificar la gravedad de la apnea del sueño. 

“Durante décadas, hemos reducido los estudios del sueño nocturno a un puñado de medidas resumidas”, afirmó la Dra. Reena Mehra, profesora de medicina en la Universidad de Washington y autora clínica principal del estudio. “La IA nos brinda la oportunidad de ir más allá de esos resúmenes y aprender de la riqueza total de la fisiología del sueño”.

El modelo fue desarrollado por un equipo colaborativo de médicos especialistas en sueño, investigadores de IA, científicos de datos y neurocientíficos reunidos a través del Discovery Accelerator , una asociación de investigación conjunta de 10 años entre la Cleveland Clinic e IBM destinada a acelerar el ritmo de los descubrimientos en las ciencias de la vida a través de la IA y la computación cuántica.

Utilizando datos del registro STARLIT (Sleeping Signals, Testing, and Reports Linked to Patient Traits) de la Clínica Cleveland, los investigadores agruparon a los pacientes en cinco categorías de riesgo. El modelo predijo con precisión los resultados tanto para hombres como para mujeres, si bien el índice de apnea-hipopnea ha mostrado históricamente un mejor rendimiento en hombres. Estos hallazgos se confirmaron de forma independiente en una cohorte nacional de pacientes. 

«La IA moderna nos permite recuperar mucha más información de la fisiología del sueño de una noche, revelando grupos de pacientes clínicamente relevantes con riesgos para la salud a largo plazo muy diferentes», afirmó Jeffrey Rogers, Ph.D., autor principal y profesor adjunto de neurocirugía en la Facultad de Medicina de Yale. «Estos hallazgos demuestran que las pruebas médicas rutinarias pueden contener mucha más información fisiológica de la que la práctica clínica actual extrae de ellas».

Este modelo también podría ayudar a los investigadores a comprender mejor cómo el sueño influye en la salud. Al ir más allá de las medidas tradicionales, este enfoque utiliza inteligencia artificial para detectar características fisiológicas latentes invisibles a simple vista y extraer biomarcadores pronósticos que ayudan a estratificar el riesgo de enfermedades cardiovasculares y neurológicas, así como la supervivencia, lo que abre la puerta a una atención médica más temprana y personalizada.

«El sueño es fundamental para la salud y el bienestar», afirmó Matheus Lima Diniz Araujo, doctor en filosofía e investigador del sueño en la Clínica Cleveland. «Cerca de 70 millones de estadounidenses padecen trastornos crónicos del sueño y la vigilia, que afectan su funcionamiento diario y su salud en general. Este descubrimiento ofrece un enfoque más personalizado para la medicina del sueño, al ampliar potencialmente el valor de las pruebas de sueño rutinarias y reforzar el papel clave que desempeña el sueño en las enfermedades crónicas».

Carl Saab, Ph.D., profesor de ingeniería biomédica y científico jefe del Acelerador de Descubrimientos de la Clínica Cleveland, afirmó: «El siguiente paso es validar estos hallazgos en poblaciones diversas y ampliar la colaboración entre expertos médicos y técnicos, socios de la industria y representantes de sociedades profesionales».

«El sueño se reconoce cada vez más como un componente fundamental de la salud, pero la información fisiológica que se obtiene durante el sueño sigue estando en gran medida infrautilizada», declaró Erhan Bilal, Ph.D., autor principal del estudio. «Dado que todos dormimos, los estudios del sueño ofrecen una perspectiva extraordinaria de la salud humana que va mucho más allá del diagnóstico de trastornos del sueño. Nuestro trabajo demuestra cómo los modelos básicos pueden empezar a desvelar la riqueza de estas señales complejas. Y esto es solo el principio». 

El equipo de investigación incluyó a Erhan Bilal, Ph.D.; Matheus Lima Diniz Araujo, Ph.D.; Kristen Beck, Ph.D.; Catherine Heinzinger, DO; Samer Ghosn, BS; Nancy Foldvary-Schaefer, DO; Carl Saab, Ph.D.; Jeffrey Rogers, Ph.D.; y Reena Mehra, MD.