Un modelo de inteligencia artificial de Mayo Clinic detecta con mayor precisión la apnea del sueño en mujeres, corrigiendo fallos de diagnóstico presentes en los métodos clínicos tradicionales.
Una investigación de Mayo Clinic reveló que las mujeres tienen menos probabilidades de recibir un diagnóstico correcto de apnea del sueño cuando se usan los cuestionarios clínicos convencionales. En contraste, un modelo de inteligencia artificial (IA) logró identificar esta afección con mayor precisión en pacientes femeninas, utilizando solo datos de electrocardiogramas comunes.
La inteligencia artificial detecta lo que los cuestionarios no ven
El estudio, publicado en JACC: Advances en octubre de 2025, analizó 11.299 registros clínicos y cardíacos centrados en la apnea obstructiva del sueño (AOS), un trastorno caracterizado por interrupciones repetidas de la respiración durante el sueño. Esta condición, vinculada a un alto riesgo cardiovascular, suele pasar inadvertida en millones de personas, especialmente mujeres.
El modelo se aplicó sobre electrocardiogramas de 12 derivaciones, una prueba habitual en consulta médica. De los pacientes analizados, más de 7.000 ya tenían diagnóstico confirmado de AOS, mientras que el resto conformó el grupo de control.
El algoritmo alcanzó una sensibilidad del 77 % y una especificidad del 68,6 %, con un mejor rendimiento en mujeres (82 %) frente a los hombres (73 %).
Un sesgo histórico en el diagnóstico del sueño
Los cuestionarios clínicos tradicionales, como STOP-BANG o Berlin, se enfocan en síntomas más frecuentes en hombres —ronquidos intensos o pausas respiratorias—, mientras que en mujeres predominan fatiga persistente, dolores de cabeza o problemas para dormir. Este sesgo ha provocado que muchas pacientes queden sin diagnóstico o reciban uno erróneo.
El informe subraya que el modelo fue capaz de detectar señales incluso en casos leves, lo que amplía su potencial para el diagnóstico temprano. “La sensibilidad del modelo fue significativamente mayor en mujeres”, señala el documento, sugiriendo que podría cerrar la brecha de género en esta enfermedad.
Diagnóstico accesible sin pruebas del sueño
El uso de electrocardiogramas como herramienta de detección permitiría aplicar este sistema en consultas rutinarias, sin necesidad de estudios nocturnos especializados. Los autores destacan que esta innovación podría mejorar el acceso al diagnóstico en entornos con recursos limitados.
Aunque los investigadores recomiendan validar el modelo en otros grupos poblacionales, reconocen su potencial para reducir el subregistro de la apnea del sueño en mujeres y avanzar hacia una medicina más equitativa y personalizada.
Con información de NotiPress.