Científicos de la Cleveland Clinic han creado un sistema de inteligencia artificial capaz de examinar datos de polisomnografías —los estudios nocturnos empleados para evaluar el sueño— y reconocer patrones vinculados con enfermedades cardíacas, deterioro cognitivo y un mayor riesgo de mortalidad.
La investigación, difundida en la revista Nature Communications, utilizó más de 10.000 estudios de sueño provenientes del registro STARLIT (Sleep Signals, Testing, and Reports Linked to Patient Traits) de la Cleveland Clinic, además de una cohorte nacional para validar los hallazgos.
El sistema procesó el conjunto de datos en busca de patrones fisiológicos que generalmente quedan fuera de los reportes clínicos estándar. Tomando en cuenta señales cerebrales, respiratorias, cardíacas, musculares y de oxígeno en sangre, clasificó a los pacientes en cinco perfiles con trayectorias de salud marcadamente distintas.
La diferencia más notable se observó en la mortalidad: los pacientes del perfil más alto presentaron un riesgo a cinco años dos veces superior al del grupo más bajo. Esta disparidad no era evidente con el índice de apnea-hipopnea (AHI), la métrica estándar para valorar la gravedad de la apnea del sueño.
Qué mide el estudio del sueño
El índice de apnea-hipopnea registra la cantidad de veces por hora en que una persona deja de respirar o experimenta una disminución del flujo aéreo durante el sueño. El método novedoso, en contraste, considera un espectro mucho más amplio de señales capturadas en el examen. Es decir, en vez de conformarse con un resumen, el sistema analiza la totalidad del registro.
La polisomnografía se lleva a cabo habitualmente durante una noche completa en un centro especializado y produce un registro minucioso de la actividad corporal mientras el paciente duerme. En esta ocasión, la innovación no radica en el examen mismo, sino en el análisis posterior de los datos con inteligencia artificial. Según el estudio, este procesamiento hizo posible identificar patrones que con frecuencia pasan desapercibidos con los instrumentos clínicos convencionales.
La doctora Reena Mehra, profesora de medicina en la University of Washington y autora clínica principal del estudio, señaló que durante décadas los especialistas han reducido un examen nocturno a un puñado de medidas generales. Agregó que la inteligencia artificial ahora permite explotar con mayor profundidad la complejidad de la fisiología del sueño.
Cómo funciona el modelo
El autor de correspondencia, Jeffrey Rogers, profesor adjunto de neurocirugía en la Yale School of Medicine, indicó que las herramientas actuales de IA permiten extraer mucha más información de una noche de sueño y diferenciar grupos de pacientes con pronósticos muy diversos a largo plazo. También subrayó que los estudios médicos rutinarios pueden albergar mucho más contenido fisiológico del que actualmente se aprovecha en la práctica clínica.
Un aspecto relevante del estudio fue su desempeño tanto en hombres como en mujeres. De acuerdo con los investigadores, el modelo pronosticó los resultados de forma eficaz en ambos sexos, mientras que el AHI históricamente ha mostrado una mejor correlación con la presentación masculina de la apnea del sueño.
Alcance y próximos pasos
La posible utilidad de este método trasciende el diagnóstico de trastornos del sueño. Según los autores, la herramienta podría servir para clasificar a los pacientes según su probabilidad de desarrollar problemas cardiovasculares, deterioro cognitivo y otros resultados adversos.
Si futuras validaciones respaldan estos resultados, un examen que actualmente se emplea principalmente para diagnosticar apnea podría ofrecer también señales tempranas sobre el estado general de salud del paciente.
Para Carl Saab, profesor de ingeniería biomédica y científico jefe de la Discovery Accelerator de Cleveland Clinic, el siguiente paso consistirá en validar estos hallazgos en poblaciones más diversas y fortalecer la colaboración entre profesionales médicos, técnicos, socios industriales y sociedades científicas.
Por su lado, el autor principal, Erhan Bilal, afirmó que el sueño está ganando cada vez más reconocimiento en el ámbito de la salud, pero gran parte de la información fisiológica recogida durante ese periodo sigue siendo subutilizada. También señaló que los estudios del sueño proporcionan una ventana valiosa para observar procesos del organismo que van mucho más allá de un trastorno concreto.
Antes de ser aplicado en la rutina clínica, el modelo deberá pasar por nuevas validaciones, demostrar su eficacia en diferentes entornos e integrarse a los sistemas que operan en los laboratorios del sueño.
Fuente: Infobae