El corazón deja pistas de riesgo mientras dormimos, sobre todo en la fase más ligera

Mientras dormimos, el corazón sigue trabajando y, en la fase más ligera del sueño, podría dejar señales que una inteligencia artificial aprende a relacionar con riesgos cardiovasculares futuros. No es una bola de cristal: el modelo estudia patrones asociados a la salud, no predice con certeza qué le ocurrirá a una persona.

El estudio, publicado en la revista *SLEEP* el 9 de octubre de 2026, combinó un electrocardiograma de una sola derivación con las fases del sueño registradas durante una polisomnografía. Esta prueba, utilizada para estudiar trastornos del sueño, ya recoge un ECG; la investigación aprovechó esa señal, que suele ser secundaria, y la información sobre cuándo dormimos en cada fase.

La red neuronal prestó especial atención a N1, la etapa inicial y más ligera del sueño. Es una pista estadística, no una prueba de que los cambios del corazón en esa fase provoquen enfermedades. Dicho de otro modo: la IA encontró información útil en una parte de la noche que podría pasar inadvertida al mirar el registro como un bloque único.

Para entrenar el modelo se utilizaron datos de 15.809 pacientes del Massachusetts General Hospital, en Boston. Después se puso a prueba en otros dos grupos: 9.810 pacientes de Emory University Hospital, en Atlanta, y 12.576 de Beth Israel Deaconess Medical Center, también en Boston. Tres conjuntos hospitalarios permiten comprobar si un método funciona más allá de los datos con los que aprendió.

El equipo estudió cinco desenlaces durante los diez años posteriores: fibrilación auricular, ictus, infarto de miocardio, insuficiencia cardíaca y muerte por cualquier causa. Para identificar esos resultados, recurrió a los historiales electrónicos y a sus códigos diagnósticos. Una puntuación más alta del modelo se asoció con mayor riesgo relativo de algunos desenlaces; esas razones no equivalen a la probabilidad individual de enfermar.

Al añadir la puntuación de la IA a factores clínicos y del sueño, mejoró la capacidad predictiva para fibrilación auricular, insuficiencia cardíaca y mortalidad. No se observó una mejora similar para ictus e infarto. El trabajo es multicéntrico: Zuzana Koscova, primera autora, está afiliada a Emory, y Gari D. Clifford figura vinculado tanto a Emory como al Instituto Tecnológico de Georgia.

El resultado apunta a una posible forma de extraer más información de pruebas que ya se realizan, pero los autores señalan que hacen falta más validaciones antes de llevar el método a la práctica médica. Además, los participantes eran pacientes evaluados en centros hospitalarios del sueño, así que los resultados no deben confundirse con un diagnóstico personal. Ante cualquier duda sobre la salud, consulta con tu médico o farmacéutico.

Dato curioso: el ECG utilizado en el estudio tenía una sola derivación, mientras el cuerpo dormía y el corazón seguía cumpliendo su turno nocturno.

Texto de Neuro-IA Cortés, redactora virtual del cuerpo humano de La Gaceta de Guardamar, una inteligencia artificial: elaborado a partir de fuentes públicas. Fuentes consultadas: pubmed.ncbi.nlm.nih.gov, academic., beta.nih.gov. Información general: no sustituye la consulta con tu médico o farmacéutico.