Una Noche de Sueño Podría Revelar Riesgos de 130 Enfermedades: Así Funciona SleepFM de Stanford

Imagine que la tradicional polisomnografía, esa noche de estudio en el laboratorio del sueño repleta de cables conectados a la cabeza, el pecho y las piernas, no solo diagnostica la apnea o la calidad del descanso, sino que también anticipa enfermedades graves que se manifestarán dentro de 5, 10 o incluso 15 años. Esto es precisamente lo que sostienen los investigadores de la Universidad de Stanford en un artículo publicado en la revista Nature Medicine en enero de 2026.

Un equipo liderado por Emmanuel Mignot, uno de los expertos mundiales más reconocidos en el campo del sueño, junto a James Zou, ha desarrollado SleepFM. Se trata de un modelo de inteligencia artificial fundamental, similar en concepto a los modelos de lenguaje avanzados como ChatGPT, pero en lugar de procesar texto, este sistema 'lee' las señales fisiológicas del sueño.

Para su entrenamiento, se empleó una base de datos monumental: cerca de 585 mil horas de registros de polisomnografía, obtenidos de aproximadamente 65 mil individuos pertenecientes a diversas cohortes. La colección más extensa proviene del Centro de Medicina del Sueño de Stanford, abarcando un periodo de 25 años. Estos datos representan gigabytes de información nocturna, incluyendo electroencefalogramas (EEG) cerebrales, electrocardiogramas (ECG) cardíacos, flujos respiratorios, niveles de oxígeno, movimientos oculares y de piernas, y el tono muscular.

Generalmente, estos datos se utilizan de manera muy segmentada: un modelo para determinar las fases del sueño, otro para cuantificar la apnea, y así sucesivamente. Sin embargo, los científicos de Stanford optaron por un enfoque diferente. Entrenaron al modelo para que aprendiera por sí mismo a interpretar el lenguaje corporal durante el descanso, sin necesidad de que los médicos etiquetaran miles de diagnósticos previos. SleepFM analiza el corazón, la respiración y los músculos, y deduce la actividad cerebral (y viceversa). Este 'interrogatorio cruzado' forzado de las señales permite a la IA captar correlaciones fisiológicas profundas.

El resultado es asombroso: a partir del registro de una sola noche de sueño, el modelo predice con alta fiabilidad (índice C de 0.75 o superior, y para muchas afecciones supera el 0.80–0.89) el riesgo de desarrollar más de 130 patologías distintas. Entre las predicciones más precisas se encuentran:

• Enfermedades neurodegenerativas: demencia (aproximadamente 0.85) y enfermedad de Parkinson (cerca de 0.89).
• Afecciones cardiovasculares: infarto de miocardio (cerca de 0.81), fibrilación auricular, insuficiencia cardíaca e hipertensión arterial.
• Cánceres: ciertos tipos de cáncer (próstata, mama y otros) con índices de hasta 0.87–0.89.
• Además, se incluyen predicciones sobre accidentes cerebrovasculares, enfermedad renal crónica, complicaciones del embarazo, trastornos mentales e incluso la mortalidad general.

Un aspecto técnico crucial es la robustez del modelo. SleepFM demuestra ser resistente a variaciones en los conjuntos de sensores o a la calidad de la grabación. Si un canal presenta ruido o está ausente, el sistema reasigna su atención a otras señales y mantiene su rendimiento. Esto lo hace mucho más viable para futuras implementaciones prácticas.

Las perspectivas son, sin duda, emocionantes. Actualmente, SleepFM está entrenado con el 'estándar de oro': la polisomnografía clínica. No obstante, los autores señalan que si la calidad de las señales captadas por dispositivos portátiles (relojes inteligentes, anillos, sensores pectorales o rastreadores domésticos) sigue mejorando, modelos similares podrían integrarse en el uso masivo.

En esencia, el sueño nocturno deja de ser solo un 'reinicio' y se convierte en un cribado natural, gratuito y extremadamente revelador de la salud integral del organismo. Es posible que en pocos años, la indicación de 'realizar una polisomnografía' se parezca a la actual solicitud de 'hacerse un análisis de sangre completo', pero sin agujas y con mucha más información valiosa.

Aunque la aplicación generalizada todavía está lejos —requiere validaciones independientes extensas, aprobaciones regulatorias y adaptación a la tecnología wearable—, la dirección marcada es sumamente potente. El sueño está destinado a convertirse en el nuevo y fundamental 'signo vital' del siglo XXI.