Ronquidos que hablan: investigadores andaluces desarrollan un sistema que detecta la apnea del sueño con audios del móvil
Un equipo de las universidades de Jaén y Oviedo ha creado un sistema que analiza grabaciones de audio realizadas en casa para detectar patrones de apnea del sueño
El proyecto combina inteligencia artificial y grabaciones nocturnas para identificar irregularidades respiratorias asociadas a la apnea del sueño, facilitando así una detección temprana
JaénInvestigadores de la Universidad de Jaén (UJA) y de la Universidad de Oviedo han desarrollado un sistema innovador que permite detectar signos de apnea del sueño utilizando únicamente grabaciones de audio realizadas en el hogar. El proyecto, financiado por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de Andalucía, busca ofrecer una alternativa menos invasiva y más accesible que los métodos tradicionales, como la polisomnografía hospitalaria, que requiere pasar la noche conectado a múltiples sensores.
La apnea del sueño es un trastorno que provoca interrupciones de la respiración durante el descanso nocturno, generando somnolencia diurna, fatiga, y aumentando el riesgo de problemas cardiovasculares y metabólicos. Tradicionalmente, su diagnóstico se realiza mediante estudios clínicos complejos en entornos hospitalarios. Sin embargo, estos métodos presentan limitaciones, las listas de espera son largas, la prueba puede resultar incómoda y, además, una sola noche de monitorización podría no reflejar con precisión el comportamiento habitual del paciente.
El sistema desarrollado por los investigadores andaluces pretende servir como un primer filtro de detección, capaz de alertar sobre posibles casos de apnea y facilitar la priorización de pacientes que necesitan una evaluación más exhaustiva. Según Francisco David González, investigador principal de la UJA, “nuestro objetivo es aportar una etapa preliminar que ayude a advertir sobre la posible presencia de esta patología y, en caso necesario, derivar al paciente a una prueba clínica completa”.
Un sistema basado en Inteligencia Artificial
El funcionamiento del sistema se basa en la capacidad de la inteligencia artificial para analizar patrones respiratorios a partir de grabaciones de audio nocturnas. Los ronquidos y las pausas respiratorias generan señales sonoras específicas que, para el oído humano, podrían pasar desapercibidas. Sin embargo, al ser procesadas por algoritmos de aprendizaje automático, estos sonidos permiten identificar irregularidades compatibles con la apnea del sueño.
El estudio piloto contó con la participación de 32 pacientes del Hospital de Jaén, cuyas respiraciones fueron grabadas durante noches completas, con una duración de entre siete y ocho horas cada una, entre septiembre de 2021 y abril de 2022. Los datos obtenidos fueron sincronizados con registros de polisomnografía para entrenar redes neuronales, un tipo de inteligencia artificial inspirada en el funcionamiento del cerebro humano. De esta forma, el sistema aprende a detectar patrones característicos de los episodios de apnea y a diferenciar el ruido ambiental de la información relevante.
Aunque el sistema no reemplaza la polisomnografía, los resultados preliminares indican que podría ser una herramienta de apoyo valiosa. Facilita la identificación temprana de casos potenciales, contribuye a priorizar recursos sanitarios y permite a los profesionales de la salud contar con información adicional antes de programar pruebas más invasivas. “Estamos trabajando para mejorar la precisión y la efectividad del método, pero los datos iniciales muestran que es posible utilizar únicamente audio como herramienta de apoyo”, subraya González.
Hacia un diagnóstico más cómodo y continuo
La visión de futuro de este proyecto es clara, ya que busca poder contar con una monitorización domiciliaria continua. Los investigadores planean implementar dispositivos sencillos, como sensores o teléfonos móviles, capaces de grabar el audio de la respiración durante la noche. Una vez procesada la información por el sistema de inteligencia artificial, el paciente recibiría un informe preliminar sobre la posible presencia de apnea del sueño.
Este enfoque presenta múltiples ventajas. Por un lado, reduciría las listas de espera en los hospitales, al permitir identificar con antelación a los pacientes que realmente requieren una evaluación clínica. Por otro, posibilitaría un seguimiento constante del trastorno a lo largo del tiempo, evaluando la evolución de los síntomas o la eficacia de tratamientos sin necesidad de repetir visitas hospitalarias de manera frecuente.
Actualmente, el equipo investigador trabaja en mejorar la precisión de la detección de distintos niveles de apnea, incluso en entornos con ruido ambiental, mediante técnicas avanzadas de filtrado de sonido. También buscan ampliar la base de datos con perfiles de pacientes más variados y probar el método en distintos escenarios, con el objetivo de garantizar que los resultados sean robustos y aplicables en el entorno sanitario real.
Este proyecto cuenta con el respaldo de la Agencia Estatal de Investigación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades y del Fondo Europeo de Desarrollo Regional de la Unión Europea, lo que subraya la relevancia y el impacto potencial de esta innovación en la salud pública.
En un contexto donde los problemas respiratorios nocturnos son frecuentes y a menudo subdiagnosticados, la propuesta de los investigadores andaluces representa un avance importante hacia métodos de diagnóstico más cómodos, accesibles y personalizados, acercando la inteligencia artificial a la vida cotidiana y contribuyendo a mejorar la detección temprana y el tratamiento de la apnea del sueño.