{"id":336286,"date":"2026-01-12T06:38:07","date_gmt":"2026-01-12T06:38:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/336286\/"},"modified":"2026-01-12T06:38:07","modified_gmt":"2026-01-12T06:38:07","slug":"la-ia-detecta-riesgos-de-mas-de-100-afecciones-con-una-sola-noche-de-sueno-segun-estudio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/336286\/","title":{"rendered":"La IA detecta riesgos de m\u00e1s de 100 afecciones con una sola noche de sue\u00f1o, seg\u00fan estudio"},"content":{"rendered":"

\n Publicado
\n 12\/01\/2026 – 7:00 CET\n <\/p>\n

Un nuevo modelo de inteligencia artificial puede determinar si una persona corre riesgo de desarrollar m\u00e1s de 100 afecciones en funci\u00f3n de c\u00f3mo duerme.<\/p>\n

SleepFM, un modelo de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM) desarrollado por investigadores de la Universidad de Stanford, en California, analiza la actividad cerebral, la frecuencia card\u00edaca, las se\u00f1ales respiratorias y los movimientos de las piernas y de los ojos mientras el usuario duerme para evaluar el riesgo de enfermedad.<\/p>\n

En un nuevo estudio publicado en Nature<\/strong><\/a>,<\/strong> los investigadores entrenaron el modelo con m\u00e1s de 580.000 horas de datos de sue\u00f1o recogidos entre 1999 y 2024 de 65.000 pacientes.<\/p>\n

Los datos proced\u00edan de cl\u00ednicas del sue\u00f1o, centros m\u00e9dicos que eval\u00faan los patrones de sue\u00f1o durante la noche, y se dividieron en intervalos de cinco segundos que actuaban como si fueran palabras para el entrenamiento de los LLM.<\/p>\n

\u00abSleepFM est\u00e1 aprendiendo esencialmente el lenguaje del sue\u00f1o\u00bb, dijo James Zou, profesor asociado de ciencia de datos biom\u00e9dicos en Stanford y coautor del estudio.<\/p>\n

Los investigadores complementaron estos datos con los historiales de salud individuales de los pacientes de las cl\u00ednicas del sue\u00f1o para entrenar a SleepFM en la predicci\u00f3n de enfermedades futuras.<\/p>\n

El modelo acert\u00f3 al menos el 80% de las veces al predecir si un paciente desarrollar\u00eda enfermedad de Parkinson, Alzheimer, demencia, cardiopat\u00eda hipertensiva, infarto, c\u00e1ncer de pr\u00f3stata y c\u00e1ncer de mama. Tambi\u00e9n predijo correctamente la muerte de un paciente el 84% de las veces.<\/p>\n

El modelo fue menos preciso al identificar pacientes con enfermedad renal cr\u00f3nica, ictus y arritmia, una alteraci\u00f3n del ritmo card\u00edaco, que detect\u00f3 en al menos el 78% de los casos.<\/p>\n

\u00abRegistramos un n\u00famero asombroso de se\u00f1ales [de salud] cuando estudiamos el sue\u00f1o\u00bb, dijo Emmanuel Mignot, profesor de medicina del sue\u00f1o en Stanford. \u00abEs una especie de fisiolog\u00eda general que estudiamos durante ocho horas en un sujeto que permanece completamente en observaci\u00f3n. Es muy rico en datos\u00bb.<\/p>\n

Los autores del estudio se\u00f1alaron que la combinaci\u00f3n de todos los datos permiti\u00f3 al modelo lograr las predicciones m\u00e1s precisas. Por ejemplo, se\u00f1ales corporales desincronizadas, como un cerebro que parece dormido pero un coraz\u00f3n que parece despierto, indicaban problemas.<\/p>\n

Stanford afirm\u00f3 que a\u00f1adir\u00e1 a continuaci\u00f3n datos de dispositivos ‘wearables’ a la base de datos de SleepFM para mejorar a\u00fan m\u00e1s las predicciones del modelo.<\/p>\n

Los investigadores tambi\u00e9n se\u00f1alaron que su estudio solo incluy\u00f3 personas que ya sospechaban problemas de salud por su participaci\u00f3n en las pruebas de las cl\u00ednicas del sue\u00f1o, por lo que su muestra no es representativa de la capacidad de la IA para detectar enfermedades en la poblaci\u00f3n general.<\/p>\n

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