Investigadores andaluces han desarrollado un sistema inteligente que utiliza audios grabados en casa para detectar la apnea del sueño, ofreciendo una alternativa menos invasiva y más accesible que los métodos hospitalarios.
Investigadores andaluces han desarrollado un innovador sistema que utiliza grabaciones de audio realizadas en casa para detectar la apnea del sueño. Este proyecto, respaldado por la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación, ha sido impulsado por las universidades de Jaén y Oviedo. La propuesta se presenta como una alternativa menos invasiva y más accesible en comparación con los métodos tradicionales utilizados en hospitales.
El objetivo principal de esta investigación es facilitar la detección temprana y el seguimiento de la apnea del sueño, una condición que afecta a numerosos pacientes. A través de este sistema, los facultativos podrán contar con una herramienta adicional que les ayude en su diagnóstico.
Este enfoque innovador tiene la capacidad de identificar patrones respiratorios que podrían pasar desapercibidos al oído humano. Analizando las grabaciones nocturnas, el sistema proporciona señales fiables sobre posibles interrupciones en la respiración del paciente durante el sueño.
Tradicionalmente, el diagnóstico de la apnea del sueño se lleva a cabo mediante una prueba conocida como polisomnografía, que requiere que el paciente pase la noche en un hospital conectado a varios sensores. Este proceso puede ser incómodo y presenta inconvenientes como largas esperas debido a la alta demanda. Según el investigador de la Universidad de Jaén, Francisco David González, “nuestro objetivo es aportar una etapa preliminar que ayude a advertir una posible patología y, si es necesario, derivar al paciente a una prueba clínica más completa”.
La investigación publicada en el ‘EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing’ destaca que los ronquidos y las pausas respiratorias tienen características sonoras específicas. Al grabar estos sonidos durante la noche, es posible detectar patrones que indican la presencia de apnea. Para ello, los investigadores han desarrollado un algoritmo capaz de sincronizar automáticamente las señales de audio con los registros obtenidos mediante polisomnografía.
El equipo ha trabajado con grabaciones de entre siete y ocho horas de 32 pacientes participantes en el estudio, realizadas en el Hospital de Jaén entre septiembre de 2021 y abril de 2022. Utilizando un sistema basado en redes neuronales —una forma avanzada de inteligencia artificial—, el modelo analiza estas secuencias largas para buscar irregularidades compatibles con la apnea del sueño.
Aunque este nuevo sistema no sustituye a la polisomnografía convencional, se perfila como un primer filtro valioso para priorizar pacientes y optimizar recursos sanitarios. “Estamos trabajando para mejorar la precisión y efectividad del método; sin embargo, los datos preliminares sugieren que es posible utilizar solo audio como herramienta complementaria”, afirma González.
La visión futura del equipo es clara: desarrollar dispositivos sencillos y accesibles que permitan monitorizar la respiración desde casa. Con un sensor o incluso un teléfono móvil grabando durante la noche, el sistema podría procesar los datos y ofrecer al paciente un informe preliminar sobre la posible presencia de apnea.
Los expertos destacan múltiples beneficios asociados a este sistema: “No solo reduciría las listas de espera, sino que también facilitaría una monitorización continua a lo largo del tiempo”, lo cual permitiría comprobar tanto la evolución del trastorno como la efectividad de cualquier tratamiento sin necesidad de visitas reiteradas al hospital.
Actualmente, el equipo investigador continúa trabajando para mejorar aún más la precisión en la detección de distintos niveles de apnea del sueño mediante análisis sonoros. Buscan identificar episodios con mayor fiabilidad incluso en entornos ruidosos e incorporar técnicas avanzadas para reducir dicho ruido. Además, planean ampliar su base de datos con perfiles más variados y probar su método en diferentes escenarios para asegurar su aplicabilidad en contextos clínicos reales.
Este estudio cuenta también con financiación por parte de la Agencia Estatal de Investigación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades así como del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) perteneciente a la Unión Europea.