Un sistema con inteligencia artificial detecta la apnea del sueño a partir de grabaciones de audio en casa

La Consejería de Universidad, Investigación e Innovación ha respaldado un proyecto de las universidades de Jaén y Oviedo que ha desarrollado un sistema capaz de analizar grabaciones de audio realizadas en el domicilio y procesarlas con inteligencia artificial para identificar patrones respiratorios asociados a la apnea del sueño.

Según ha informado la Junta en una nota, este avance se concibe como una "alternativa previa menos invasiva, más cómoda y accesible" que las técnicas habituales en hospitales. Su finalidad es "servir de apoyo a los facultativos, facilitando la detección temprana y el seguimiento de esta enfermedad".

Una alternativa al método tradicional

Este enfoque permite reconocer irregularidades respiratorias que pasarían inadvertidas al oído humano, pero que, al ser analizadas en conjunto, ofrecen señales fiables de que el paciente puede estar sufriendo interrupciones en la respiración durante la noche.

El diagnóstico convencional de esta patología se lleva a cabo mediante polisomnografía, una prueba que obliga a dormir en el hospital conectado a múltiples sensores. Este procedimiento presenta limitaciones como las listas de espera y la dificultad de que una sola noche refleje con exactitud el comportamiento habitual del paciente.

"Nuestro objetivo es aportar una etapa preliminar que ayude a advertir una posible patología y, en caso necesario, derivar a una prueba clínica más completa", ha explicado el investigador de la Universidad de Jaén, Francisco David González.

Algoritmo y análisis automático

Tal y como señalan en el artículo publicado en Eurasip Journal on Audio, Speech, and Music Processing, la propuesta parte de una idea sencilla: los ronquidos y las pausas respiratorias tienen un patrón sonoro. Para ello, los científicos diseñaron un algoritmo que sincroniza automáticamente las señales de audio con los registros de polisomnografía.

El equipo trabajó con grabaciones de entre siete y ocho horas de 32 pacientes en el Hospital de Jaén, entre septiembre de 2021 y abril de 2022. Gracias a redes neuronales, un sistema de inteligencia artificial que imita la forma en que las neuronas humanas procesan la información, el modelo analizó estas largas secuencias y detectó anomalías compatibles con apnea del sueño.

Hacia un diagnóstico domiciliario

Aunque el sistema no sustituye a la polisomnografía, se perfila como un filtro preliminar para priorizar pacientes y gestionar mejor los recursos sanitarios. "Trabajamos en mejorar la precisión y la efectividad del método, pero los datos preliminares muestran que es posible usar solo audio como herramienta de apoyo", ha señalado González.

Según ha indicado la Junta, la visión de futuro del equipo es clara: dispositivos simples y accesibles que permitan monitorizar la respiración desde casa. Bastaría con que un sensor o un teléfono móvil grabara el audio nocturno y, posteriormente, el sistema de IA lo analizara para ofrecer un informe preliminar al paciente.

Próximos pasos en la investigación

Los expertos destacan que "este enfoque no solo reduciría las listas de espera, sino que también facilitaría la monitorización continua a lo largo del tiempo, permitiendo comprobar la evolución del trastorno o la eficacia de un tratamiento sin necesidad de acudir de forma reiterada al hospital".

Actualmente, los investigadores trabajan en perfeccionar la precisión de la detección de distintos grados de apnea mediante análisis de sonido, incluso en entornos con ruido, e incorporar técnicas avanzadas de reducción. Además, prevén ampliar la base de datos con perfiles de pacientes más diversos y poner a prueba el método en diferentes contextos para asegurar su aplicabilidad clínica.

El proyecto ha recibido financiación adicional de la Agencia Estatal de Investigación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, así como del Fondo Europeo de Desarrollo Regional de la Unión Europea.