Modelo de IA podría predecir más de 130 enfermedades con una sola noche de sueño
Un modelo de inteligencia artificial desarrollado en Stanford analiza datos de una sola noche de sueño para predecir el riesgo de más de 130 enfermedades.
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EFE / Evelyn Alas
Publicado el 06 de enero de 2026
Científicos de la Universidad de Stanford desarrollaron un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir el riesgo de padecer alrededor de 130 enfermedades a partir de datos obtenidos en una sola noche de sueño. La herramienta, llamada SleepFM, fue entrenada con casi 600.000 horas de registros de sueño de 65.000 personas, recopilados mediante polisomnografía. El sistema analiza señales cerebrales, cardíacas, musculares y respiratorias, y puede identificar riesgos de enfermedades como demencia, infarto, insuficiencia cardíaca y accidente cerebrovascular. El estudio fue publicado en la revista Nature Medicine.
El modelo, denominado SleepFM, fue entrenado con cerca de 600.000 horas de registros de sueño correspondientes a unos 65.000 participantes. Para su análisis, los investigadores combinaron señales cerebrales, cardíacas, musculares y respiratorias obtenidas mediante polisomnografía (PSG), considerada el “estándar dorado” para el estudio clínico del sueño.
De acuerdo con el estudio, esta es la primera investigación que emplea inteligencia artificial para analizar datos del sueño a gran escala. La herramienta permitiría identificar riesgos de padecer enfermedades con altas tasas de mortalidad, como demencia, infarto de miocardio, insuficiencia cardíaca, enfermedad renal crónica, accidente cerebrovascular y fibrilación auricular.
“SleepFM produce representaciones latentes del sueño que capturan su estructura fisiológica y temporal, lo que permite una predicción precisa del riesgo de enfermedades futuras”, señalan los autores del trabajo.
El estudio subraya que el uso de IA ayuda a superar los desafíos asociados al análisis del gran volumen de datos generados por la polisomnografía. “Desde una perspectiva de inteligencia artificial, el sueño ha sido relativamente poco estudiado”, afirmó James Zou, profesor asociado de ciencia de datos biomédicos y coautor del estudio, en declaraciones difundidas por la Facultad de Medicina de Stanford.
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Los investigadores consideran que esta tecnología podría convertirse en una herramienta clave para la detección temprana de enfermedades y el desarrollo de estrategias preventivas basadas en el análisis del sueño.
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