IA prevê 130 doenças a partir de uma noite de sono

Pesquisadores de Stanford desenvolveram uma inteligência artificial capaz de analisar dados de uma única noite de sono e prever o risco de desenvolvimento de mais de 130 condições médicas anos antes do aparecimento dos primeiros sintomas.

O modelo, batizado de SleepFM, foi treinado com quase 585 mil horas de registros de polissonografia de aproximadamente 65 mil participantes. Os resultados, publicados na Nature Medicine, demonstram precisão particularmente alta para condições cardiovasculares e neurológicas: mortalidade por todas as causas (C-Index de 0,84), demência (0,85), infarto do miocárdio (0,81) e insuficiência cardíaca (0,80).

"Registramos um número impressionante de sinais quando estudamos o sono", explica Emmanuel Mignot, professor de Medicina do Sono em Stanford e coautor sênior do estudo. "É um tipo de fisiologia geral que estudamos por oito horas em um indivíduo que está completamente sob observação."

A linguagem do sono

O diferencial do SleepFM está na capacidade de integrar múltiplos fluxos de dados fisiológicos simultaneamente: eletroencefalografia, eletrocardiografia, eletromiografia, leituras de pulso e fluxo de ar respiratório. A técnica desafia o modelo a reconstruir dados ausentes com base em outros sinais, ensinando-o como diferentes sistemas corporais interagem durante o sono.

"O SleepFM está essencialmente aprendendo a linguagem do sono", resume James Zou, professor associado de ciência de dados biomédicos e coautor do estudo.

Os pesquisadores descobriram que sistemas corporais dessincronizados durante o sono — como um cérebro que parece adormecido, mas um coração que parece acordado — indicam potenciais problemas de saúde. Essa descoberta pode revolucionar a medicina preventiva, permitindo intervenções precoces antes mesmo do desenvolvimento de sintomas.

A maior coorte de pacientes veio do Stanford Sleep Medicine Center, fundado em 1970 por William Dement, considerado o pai da medicina do sono. Os 35 mil pacientes da clínica tinham idades entre 2 e 96 anos, com dados registrados entre 1999 e 2024 combinados a prontuários eletrônicos que forneceram até 25 anos de acompanhamento.

Além de condições cardiovasculares, o modelo demonstrou forte desempenho na previsão de Parkinson (C-Index 0,89), câncer de próstata (0,90), câncer de mama (0,90) e doença cardíaca hipertensiva (0,88). A equipe agora trabalha para melhorar as previsões e desenvolver técnicas que expliquem quais padrões fisiológicos a IA identifica ao fazer previsões de doenças específicas.