{"id":225689,"date":"2026-01-12T06:23:07","date_gmt":"2026-01-12T06:23:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/225689\/"},"modified":"2026-01-12T06:23:07","modified_gmt":"2026-01-12T06:23:07","slug":"estudo-ia-assinala-riscos-de-mais-de-100-doencas-numa-so-noite-de-sono","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/225689\/","title":{"rendered":"Estudo: IA assinala riscos de mais de 100 doen\u00e7as numa s\u00f3 noite de sono"},"content":{"rendered":"

\n Publicado a
\n 12\/01\/2026 – 7:00 GMT+1\n <\/p>\n

Um novo modelo de intelig\u00eancia artificial (IA) consegue indicar se uma pessoa est\u00e1 em risco de desenvolver mais de 100 condi\u00e7\u00f5es de sa\u00fade, com base na qualidade do seu sono.<\/p>\n

O SleepFM, um modelo de linguagem de grande dimens\u00e3o (LLM) desenvolvido por investigadores da Universidade de Stanford, na Calif\u00f3rnia, analisa a atividade cerebral, a frequ\u00eancia card\u00edaca, os sinais respirat\u00f3rios, os movimentos das pernas e dos olhos durante o sono para avaliar o risco de doen\u00e7a.<\/p>\n

Num novo estudo publicado na Nature<\/strong><\/a>,<\/strong> os investigadores treinaram o modelo de IA com mais de 580 000 horas de dados de sono recolhidos de 65 000 doentes entre 1999 e 2024. <\/p>\n

Os dados provinham de cl\u00ednicas do sono, unidades m\u00e9dicas que avaliam padr\u00f5es de sono durante a noite, e foram divididos em segmentos de cinco segundos, que funcionaram como palavras para treinar os LLM. <\/p>\n

\u201cO SleepFM est\u00e1, no essencial, a aprender a linguagem do sono\u201d, disse James Zou, professor associado de ci\u00eancia de dados biom\u00e9dicos em Stanford e coautor do estudo.<\/p>\n

Os investigadores complementaram estes dados com os registos de sa\u00fade individuais dos doentes das cl\u00ednicas do sono, para treinar o SleepFM a prever doen\u00e7as futuras.<\/p>\n

O modelo de IA acertou em pelo menos 80% das vezes ao prever se um doente iria desenvolver doen\u00e7a de Parkinson, doen\u00e7a de Alzheimer, dem\u00eancia, cardiopatia hipertensiva, enfarte, cancro da pr\u00f3stata e cancro da mama. Previu tamb\u00e9m corretamente a morte de doentes em 84% dos casos.<\/p>\n

Foi menos preciso a prever casos de doen\u00e7a renal cr\u00f3nica, AVC e arritmia, um ritmo card\u00edaco irregular, que detetou em pelo menos 78% dos casos.<\/p>\n

\u201cRegistamos um n\u00famero impressionante de sinais de sa\u00fade quando estudamos o sono\u201d, disse Emmanuel Mignot, professor de medicina do sono em Stanford. \u201c\u00c9 uma esp\u00e9cie de fisiologia geral que estudamos durante oito horas num indiv\u00edduo completamente imobilizado. \u00c9 muito rico em dados.\u201d<\/p>\n

Os autores do estudo referem que a combina\u00e7\u00e3o de todos os dados ajudou o modelo a alcan\u00e7ar as previs\u00f5es mais precisas. Por exemplo, sinais corporais dessincronizados, como um c\u00e9rebro que parece adormecido mas um cora\u00e7\u00e3o que parece acordado, eram sinal de problemas.<\/p>\n

Stanford indicou que ir\u00e1 acrescentar, numa fase seguinte, dados de dispositivos vest\u00edveis \u00e0 base de dados do SleepFM, para melhorar ainda mais as previs\u00f5es do modelo.<\/p>\n

Os investigadores notaram tamb\u00e9m que o estudo incluiu apenas pessoas que j\u00e1 suspeitavam de problemas de sa\u00fade por participarem em ensaios em cl\u00ednicas do sono, o que significa que a amostra n\u00e3o \u00e9 representativa da capacidade da IA para detetar doen\u00e7a na popula\u00e7\u00e3o em geral.<\/p>\n

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