Una IA obre la via a detectar malalties a través del son

Investigadors de la Universitat de Stanford (EUA) han desenvolupat SleepFM, un model d’intel·ligència artificial (IA) que sembla que és capaç de predir el risc de tenir fins a 130 malalties amb altes taxes de mortalitat a partir de l’anàlisi de les dades d’una nit de son. L’estudi, publicat en la revista Nature Medicine, és el primer a utilitzar la IA per analitzar dades del son a gran escala.

El model SleepFM ha sigut entrenat amb gairebé 600.000 hores de dades del son d’aproximandament uns 65.000 participants, combinant senyals cerebrals, cardíacs, musculars i respiratoris, recopilats a través de la polisomnografia (PSG), l’"estàndard daurat" per a l’anàlisi del son, afirmen els investigadors en l’article. La polisomnografia és una prova que s’utilitza per diagnosticar trastorns quan es dorm. Registra les ones cerebrals, els nivells d’oxigen en sang, la freqüència cardíaca i la respiració. A més, mesura el moviment dels ulls i les cames.

La nova eina podria identificar riscos de patir malalties amb altes taxes de mortalitat com demència, infart de miocardi, insuficiència cardíaca, malaltia renal crònica, accident cerebrovascular i fibril·lació auricular. "SleepFM produeix representacions latents del son que capturen l’estructura fisiològica i temporal del son i permeten una predicció precisa del risc de malalties futures", detalla l’article.

"Des d’una perspectiva d’IA, el son està relativament poc estudiat", indica James Zou, professor associat de ciència de dades biomèdiques i coautor de l’estudi, en la web de la Facultat de Medicina de Stanford, un dels centres acadèmics d’elit nord-americans, ubicat a Califòrnia.

Anticipar-se al futur

L’estudi insisteix que la IA permet salvar els reptes d’analitzar la quantitat de dades obtingudes de la polisomnografia. Els autors assenyalen que el son és un procés complex que es caracteritza per "interaccions complicades entre els sistemes fisiològics, inclosa l’activitat cerebral, cardíaca, respiratòria i muscular". La PSG captura aquestes interaccions a través de registres de diverses modalitats. A l’estudiar-se en combinació, anticipa esdeveniments mèdics que poden passar anys després.

Els trastorns del son afecten milions de persones i cada vegada es reconeixen més com a indicadors i contribuents a diverses condicions de salut, indiquen els científics. Sovint, recalquen, precedeixen l’aparició clínica de nombroses afeccions, com ara trastorns psiquiàtrics, malalties neurodegeneratives i trastorns cardiovasculars.

Aquestes associacions ressalten l’important paper que exerceix en el manteniment de la salut general i remarquen el seu potencial predictiu en un ampli espectre de malalties.

No obstant, conclouen, la majoria dels estudis existents s’han centrat fins ara a identificar vincles entre el son i malalties específiques utilitzant mètriques aïllades o anotacions manuals, deixant gran part de la complexitat de la fisiologia del son, tal com es captura en la PSG, infrautilitzada.