Un equipo multidisciplinario de científicos ha presentado SleepFM, un modelo pionero de inteligencia artificial basado en el procesamiento de lenguaje natural, pero entrenado exclusivamente con datos biométricos, cuyo sistema es capaz de correlacionar la arquitectura del sueño con el riesgo latente de padecer más de 130 patologías distintas.
Al analizar más de 100 mil horas de grabaciones de actividad cerebral, respiratoria y cardíaca, este sistema ha logrado identificar patrones invisibles al ojo humano. A diferencia de las pruebas tradicionales que solo buscan trastornos respiratorios, el avance fundamental de SleepFM reside en su capacidad de predicción temprana.
Los investigadores demostraron que la IA puede detectar signos sutiles de neurodegeneración y fallos cardiovasculares con años de antelación respecto a los métodos clínicos convencionales.
El modelo no solo analiza si el paciente duerme bien, sino que utiliza el sueño como un «espejo» de la salud orgánica, identificando biomarcadores específicos que vinculan la falta de fases profundas con procesos inflamatorios crónicos y el desarrollo de enfermedades como el Alzheimer y la diabetes.
