Investigadores andaluces impulsan un sistema de detección de la apnea del sueño con audios grabados

La Consejería de Universidad, Investigación e Innovación ha financiado el proyecto de investigación de las universidades de Jaén y Oviedo, que ha permitido desarrollar un sistema que utiliza grabaciones de audio realizadas en casa y las procesa con inteligencia artificial para detectar patrones respiratorios propios de la apnea del sueño. Este avance se plantea como una alternativa previa menos invasiva, más cómoda y accesible que las técnicas habituales empleadas en los hospitales, y su objetivo es servir de apoyo a los facultativos, facilitando la detección temprana y el seguimiento de esta enfermedad.

Este enfoque identifica patrones respiratorios que para el oído humano pasarían desapercibidos, pero que, analizados en conjunto, ofrecen señales fiables de que el paciente puede estar sufriendo interrupciones en la respiración nocturna.

El diagnóstico habitual de esta patología se realiza mediante polisomnografía, una prueba que obliga a pasar la noche en el hospital conectado a varios sensores. Este procedimiento presenta inconvenientes como las esperas, debido a la alta demanda de la prueba, y la dificultad de que una única noche refleje el comportamiento real del paciente. "Nuestro objetivo es aportar una etapa preliminar que ayude a advertir una posible patología y, en caso necesario, derivar a una prueba clínica más completa", explica el investigador de la Universidad de Jaén, Francisco David González.

Tal y como señalan en el artículo publicado en 'EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing', la propuesta parte de una idea sencilla: los ronquidos y las pausas respiratorias tienen una pauta sonora. Al grabar la respiración nocturna, es posible detectar patrones que indican la presencia de apnea. Para lograrlo, los investigadores han establecido un algoritmo que sincroniza automáticamente las señales de audio con los registros de polisomnografía.

El equipo ha trabajado con grabaciones de entre siete y ocho horas de cada uno de los 32 pacientes participantes en el estudio, obtenidas en el Hospital de Jaén entre septiembre de 2021 y abril de 2022. Mediante un sistema de inteligencia artificial conocido como 'redes neuronales', que imita el modo en que las neuronas humanas procesan la información y aprenden a partir de ejemplos, el modelo analiza automáticamente estas largas secuencias y detecta irregularidades compatibles con la apnea del sueño.

Aunque el sistema no sustituye a la polisomnografía, la propuesta se perfila como un primer filtro útil para priorizar pacientes y orientar recursos sanitarios. "Trabajamos en mejorar la precisión y la efectividad del método, pero los datos preliminares muestran que es posible usar solo audio como herramienta de apoyo", señala González.

La visión de futuro del equipo es clara: dispositivos sencillos y accesibles que permitan monitorizar la respiración desde casa. Bastaría con que un sensor o teléfono móvil grabara el audio durante la noche; después, el sistema de inteligencia artificial procesaría los datos y devolvería al paciente un informe preliminar sobre la posible presencia de apnea.

Los expertos apuntan las ventajas del sistema: "Este enfoque no solo reduciría las listas de espera, sino que también facilitaría la monitorización continua a lo largo del tiempo, permitiendo comprobar la evolución del trastorno o la eficacia de un tratamiento sin necesidad de acudir de forma reiterada al hospital", adelantan.

Actualmente, el equipo investigador trabaja en mejorar la precisión de la detección de los diferentes niveles de apnea del sueño utilizando análisis de sonido. Así, pretenden identificar los episodios de manera más fiable, incluso en entornos con ruido, e incorporar técnicas avanzadas de reducción del mismo. Además, planean ampliar la base de datos con perfiles de pacientes más variados y probar el método en distintos escenarios, con el objetivo de garantizar que sus resultados sean aplicables en el entorno sanitario.

Este estudio ha sido financiado también por la Agencia Estatal de Investigación del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional de la Unión Europea.