Dormir “como un tronco” no es tan fácil si sufres apnea obstructiva del sueño (AOS) y el cuerpo decide interrumpir la respiración varias veces por noche. Pero, ¿y si el móvil que dejas al lado de la cama pudiera ser tu “vigilante del sueño”? Eso es, a grandes rasgos, lo que propone un proyecto de investigación de las universidades de Jaén y Oviedo: un sistema para detectar la apnea del sueño mediante análisis de audios grabados en casa. El estudio ha sido publicado en la revista EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing.

La idea es sencilla: durante la noche, el micrófono captura ruidos del sueño —ronquidos, pausas respiratorias, cambios de flujo de aire—, y una inteligencia artificial los evalúa en busca de patrones compatibles con episodios de apnea. Si el sistema detecta indicios relevantes, podría alertar a la persona para que consulte a un especialista.

Este avance es especialmente interesante porque reduce la barrera del diagnóstico tradicional, que normalmente exige estudios complejos en laboratorios del sueño (polisomnografía) con equipos costosos y condiciones controladas. Con este enfoque “doméstico”, más personas podrían identificar señales tempranas de apnea, incluso antes de que los síntomas se agraven.

Pero como siempre, hay matices: el algoritmo debe afinarse para evitar falsos positivos o negativos, adaptarse a diferentes ambientes (aislamiento acústico, ruido externo) y a variaciones individuales en la voz o respiración. Además, para que sea clínicamente útil, debe validarse frente a estándares en poblaciones variadas. A nivel técnico, la literatura ya explora cómo clasificar sonidos nocturnos para distinguir ronquidos comunes de aquellos asociados a apnea.

Este tipo de herramientas podrían facilitar el acceso al diagnóstico del sueño, reducirle carga al sistema sanitario y permitir intervenciones más tempranas. El reto ahora es demostrar que funcionan con fiabilidad en la vida real, no solo en condiciones experimentales.

Fuente: EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing

Imagen: Chat GPT