Un sistema de inteligencia artificial explicable permite diagnosticar la apnea del sueño en niños con mayor rapidez y precisión
Un equipo de investigadores del Grupo de Ingeniería Biomédica (GIB) de la Universidad de Valladolid (https://gib.uva.es/#) ha desarrollado un innovador sistema de inteligencia artificial explicable capaz de diagnosticar la apnea obstructiva del sueño en niños utilizando únicamente dos señales fisiológicas simples: el electrocardiograma (ECG) y los niveles de saturación de oxígeno en sangre (SpO2). Este avance, publicado recientemente en la revista científica Measurement (https://doi.org/10.1016/j.measurement.2025.120259), representa un salto cualitativo y cuantitativo en la detección temprana de este trastorno, que afecta a entre el 1% y el 5% de la población infantil y, si no se trata, puede causar graves problemas de desarrollo, comportamiento y salud cardiovascular. El estudio es de particular relevancia ahora, coincidiendo este viernes con el Día Mundial del Sueño (13 de marzo). Los investigadores indican que el sistema ya está validado en el laboratorio y listo para su implementación en centros clínicos, aunque todavía requiere pruebas en entornos reales antes de su generalización.
La apnea obstructiva del sueño pediátrica es un trastorno en el que las vías respiratorias del niño se obstruyen repetidamente durante el sueño, provocando pausas en la respiración. Esto causa desaturaciones (caídas) de oxígeno en sangre y cambios en el sistema cardiovascular. La apnea del sueño no tratada en niños genera consecuencias graves: desde problemas cognitivos y de comportamiento hasta complicaciones cardiovasculares que pueden perdurar en la edad adulta. Sin embargo, alrededor del 90% de los niños afectados no reciben diagnóstico. Hasta ahora, su diagnóstico requería una prueba compleja y costosa llamada polisomnografía (PSG), que obliga al paciente a dormir en un laboratorio especializado, lo que genera largas listas de espera. La implementación de esta propuesta eliminaría la necesidad de realizar una PSG completa en aproximadamente la mitad de los casos.
Este nuevo método es más rápido, más económico y menos invasivo. Además, al funcionar con solo dos sensores (que pueden colocarse de forma ambulatoria), abre la puerta a realizar cribados de apnea del sueño en atención primaria, permitiendo identificar a los niños en riesgo mucho antes. El sistema mostró una precisión diagnóstica del 95% en los
casos más graves, exactamente la población que más se beneficia de una detección temprana.
El equipo investigador está liderado por el Grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Valladolid, dirigido por los investigadores Clara García-Vicente, Gonzalo C. Gutiérrez-Tobal, Fernando Vaquerizo-Villar, Adrián Martín-Montero y Roberto Hornero. El sistema ha sido entrenado y probado con datos de 3.320 niños de tres grandes bases de datos internacionales. Estos datos provienen de estudios clínicos realizados en hospitales de referencia, lo que garantiza la fiabilidad de las validaciones.
El sistema utiliza inteligencia artificial avanzada que procesa de forma independiente los dos tipos de señales (ECG y SpO2) que permite que el sistema capte cómo el corazón responde a las pausas respiratorias. Lo más innovador es que el sistema es "explicable": utiliza una técnica llamada SHAP que permite entender exactamente cuáles son los patrones que el algoritmo ha identificado, además de avanzar en el conocimiento del trastorno y su relación con el sistema cardíaco. Identificando de manera cuantitativa y mostrando visualmente dónde en el registro de sueño aparecen las anomalías, permite a los médicos confiar en las decisiones del algoritmo porque entienden el razonamiento detrás de ellas. Además, la identificación de los patrones cardíacos abre la puerta al estudio del riesgo cardíaco vinculado a la apnea del sueño pediátrica.
Este avance forma parte del proyecto PID2023-148895OB-I00, financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (MICIU) y fondos europeos NextGenerationEU, así como del proyecto Interreg VI-A España-Portugal POCTEP 2021-2027.
