Un marco de clasificación del sueño con IA logra un 71% de precisión utilizando datos de Apple Watch
Investigadores desarrollaron BIDSleep, un marco de IA que utiliza datos de Apple Watch para clasificar con precisión las etapas del sueño, alcanzando un 71% de precisión en un estudio clínico. Por separado, la startup SOND lanzó auriculares con IA que rastrean señales fisiológicas para mejorar el sueño. Ambos avances demuestran el papel cada vez más importante de la IA y los dispositivos portátiles en la ciencia del sueño.
Investigadores han desarrollado un marco impulsado por IA llamado BIDSleep que permite una clasificación precisa de las etapas del sueño utilizando datos de un reloj inteligente de consumo. Se descubrió que el sistema identificaba correctamente las etapas del sueño el 71% de las veces, superando a varios métodos establecidos y ofreciendo una alternativa escalable a los estudios del sueño en laboratorio.
Desarrollado en la Universidad de Massachusetts Amherst, BIDSleep convierte el Apple Watch en un dispositivo de nivel investigador capaz de distinguir entre el sueño ligero, profundo y de movimientos oculares rápidos (MOR). El marco analiza las señales de frecuencia cardíaca y acelerometría que el dispositivo de muñeca ya recopila. En un estudio de 47 adultos sanos monitoreados durante un máximo de siete noches consecutivas, la precisión del sistema fue validada contra una banda para EEG Dreem 2, un comparador de referencia. Los resultados fueron publicados en IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
El modelo mostró una fortaleza particular en la identificación del sueño profundo, una etapa estrechamente vinculada al envejecimiento, el deterioro cognitivo y las enfermedades neurodegenerativas. También capturó métricas como la eficiencia del sueño y la latencia de inicio del sueño, medidas que a menudo son poco confiables cuando se derivan de autoinformes pero que se utilizan frecuentemente como puntos finales del estudio. El programa más amplio del equipo de investigación se centra en la relación entre la interrupción del sueño y la enfermedad de Alzheimer, integrando métricas del sueño portátiles con neuroimagen, biomarcadores sanguíneos y perfil de riesgo genético. Las aplicaciones potenciales incluyen estudios sobre trastornos del estado de ánimo y la evaluación de los efectos de procedimientos médicos o terapias.
En el ámbito del consumidor, una startup llamada SOND ha presentado Dreambuds, descrito como un sistema in-ear de circuito cerrado que rastrea una docena de señales fisiológicas y responde en tiempo real. Fundada por ex ejecutivos de Bose, la empresa posiciona el dispositivo como una plataforma de mejora activa del sueño equipada con sensores de precisión, audio generativo y un coach de sueño con IA personal. Los auriculares buscan ayudar a los usuarios a conciliar el sueño más rápido, dormir más tiempo y despertarse sintiéndose restaurados.
Estos desarrollos destacan una tendencia creciente hacia el uso de inteligencia artificial y sensores portátiles para hacer el monitoreo del sueño más accesible y preciso. Si bien la validación clínica sigue siendo fundamental para las aplicaciones de investigación, los dispositivos de consumidor están comenzando a incorporar el seguimiento avanzado de biosignales, yendo más allá de los auriculares que solo enmascaran el ruido o los registros básicos del sueño.