Un equipo de investigadores de Stanford Medicine desarrolló un modelo de inteligencia artificial capaz de anticipar más de cien enfermedades a partir del análisis de una sola noche de sueño. El sistema, llamado SleepFM, identifica señales tempranas de patologías graves incluso años antes de que aparezcan los primeros síntomas clínicos.
La herramienta fue entrenada con cerca de 600 mil horas de polisomnografía, correspondientes a unos 65 mil pacientes, integrando datos de actividad cerebral, ritmo cardíaco, respiración, movimientos musculares y señales oculares. Estos registros permiten una visión completa del funcionamiento del organismo durante el descanso nocturno.
Según el estudio publicado en Nature Medicine, SleepFM logró predecir con alta precisión enfermedades como Parkinson, demencia, infarto, cáncer y trastornos mentales, alcanzando índices de concordancia clínicamente relevantes. Las patologías neurológicas y cardiovasculares mostraron una fuerte relación con patrones específicos del sueño.
Los autores destacan que este enfoque es no invasivo y podría transformarse en una herramienta clave para la medicina preventiva, especialmente si se integra con dispositivos de monitoreo domiciliario. Aunque reconocen limitaciones, afirman que el sueño se perfila como una ventana privilegiada para anticipar riesgos y mejorar la detección temprana de enfermedades.