Un nuevo modelo de IA analiza el sueño nocturno completo con gran precisión en el mayor estudio de su tipo

Investigadores de la Escuela de Medicina Icahn han desarrollado una potente herramienta de IA, basada en la misma arquitectura de transformadores que utilizan grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, para procesar una noche completa de sueño. Hasta la fecha, se trata de uno de los estudios más extensos, que analiza 1.011.192 horas de sueño. Los detalles de sus hallazgos se publicaron en la edición digital del 13 de marzo de la revista SLEEP.

El modelo, llamado parche transformador fundamental para el sueño (PFTSleep), analiza las ondas cerebrales, la actividad muscular, la frecuencia cardíaca y los patrones respiratorios para clasificar las etapas del sueño de manera más efectiva que los métodos tradicionales, agilizando el análisis del sueño, reduciendo la variabilidad y respaldando futuras herramientas clínicas para detectar trastornos del sueño y otros riesgos para la salud.

El análisis actual del sueño suele depender de expertos humanos que califican manualmente segmentos cortos de datos del sueño o utilizan modelos de IA que no son capaces de analizar la noche completa de sueño de un paciente. Este nuevo enfoque, desarrollado a partir de miles de grabaciones de sueño, ofrece una visión más completa. Al entrenarse con datos completos del sueño, el modelo puede reconocer patrones de sueño a lo largo de la noche y en diferentes poblaciones y entornos, lo que ofrece un método estandarizado y escalable para la investigación del sueño y el uso clínico, destacan los investigadores.

«Este es un gran avance en el análisis e interpretación del sueño asistidos por IA», afirmó el primer autor, Benjamin Fox, candidato a doctorado en la Escuela de Medicina Icahn del Monte Sinaí, en el Área de Formación en Inteligencia Artificial y Tecnologías Emergentes.

«Al aprovechar la IA de esta manera, podemos aprender características clínicas relevantes directamente de los datos de las señales de los estudios del sueño y utilizarlas para la evaluación del sueño y, en el futuro, para otras aplicaciones clínicas, como la detección de la apnea del sueño o la evaluación de los riesgos para la salud relacionados con la calidad del sueño», destacó.

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