menos invasiva<\/strong>, m\u00e1s c\u00f3moda y accesible que las t\u00e9cnicas habituales empleadas en los hospitales, y su objetivo es servir de apoyo a los facultativos, facilitando la detecci\u00f3n temprana y el seguimiento de esta enfermedad.<\/p>\n\n\n\nEste enfoque identifica patrones respiratorios que para el o\u00eddo humano pasar\u00edan desapercibidos, pero que, analizados en conjunto, ofrecen se\u00f1ales fiables de que el paciente puede estar sufriendo interrupciones en la respiraci\u00f3n nocturna.<\/p>\n\n\n\n
El diagn\u00f3stico habitual<\/strong> de esta patolog\u00eda se realiza mediante polisomnograf\u00eda<\/strong>, 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 \u00fanica noche refleje el comportamiento real del paciente. \u00abNuestro objetivo es aportar una etapa preliminar que ayude a advertir una posible patolog\u00eda y, en caso necesario, derivar a una prueba cl\u00ednica<\/strong> m\u00e1s completa\u00bb, explica el investigador de la Universidad de Ja\u00e9n, Francisco David Gonz\u00e1lez.<\/p>\n\n\n\nTal y como se\u00f1alan en el art\u00edculo 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 respiraci\u00f3n nocturna, es posible detectar <\/strong>patrones que indican la presencia de apnea<\/strong>. Para lograrlo, los investigadores han establecido un algoritmo que sincroniza autom\u00e1ticamente las se\u00f1ales de audio con los registros de polisomnograf\u00eda.<\/p>\n\n\n\nEl equipo ha trabajado con grabaciones de entre siete y ocho horas de <\/strong>cada uno de los 32 pacientes participantes en el estudio<\/strong>, obtenidas en el Hospital de Ja\u00e9n 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 informaci\u00f3n y aprenden a partir de ejemplos, el modelo analiza autom\u00e1ticamente <\/strong>estas largas secuencias y detecta irregularidades <\/strong>compatibles con la apnea del sue\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n![\"Equipo](\"https:\/\/www.juntadeandalucia.es\/presidencia\/portavoz\/resources\/files\/2025\/9\/26\/1758877445616Investapneasuenyo%20estandardn.jpg\")
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Equipo de investigadores de la Universidad de Ja\u00e9n y la Universidad de Oviedo responsable del nuevo sistema.<\/p>\n\n\n\n
Aunque<\/strong> el sistema no sustituye a la polisomnograf\u00eda<\/strong>, la propuesta se perfila como <\/strong>un primer filtro <\/strong>\u00fatil para priorizar pacientes y orientar recursos <\/strong>sanitarios. \u00abTrabajamos en mejorar la precisi\u00f3n y la efectividad del m\u00e9todo, pero los datos preliminares muestran que es posible usar solo audio como herramienta de apoyo\u00bb, se\u00f1ala Gonz\u00e1lez.<\/p>\n\n\n\nHacia un diagn\u00f3stico en casa<\/strong><\/p>\n\n\n\nLa visi\u00f3n de futuro del equipo es clara: dispositivos sencillos y accesibles<\/strong> que permitan monitorizar la respiraci\u00f3n desde casa. Bastar\u00eda con que un sensor o tel\u00e9fono m\u00f3vil grabara el audio durante la noche; despu\u00e9s, el sistema de inteligencia artificial procesar\u00eda los datos y devolver\u00eda al paciente un informe preliminar sobre la posible presencia de apnea.<\/p>\n\n\n\nLos expertos apuntan las ventajas <\/strong>del sistema: \u00abEste enfoque no solo reducir\u00eda las listas de espera<\/strong>, sino que tambi\u00e9n facilitar\u00eda la monitorizaci\u00f3n continua<\/strong> a lo largo del tiempo, permitiendo comprobar la evoluci\u00f3n del trastorno o la eficacia de un tratamiento sin necesidad de acudir de forma reiterada al hospital\u00bb, adelantan.<\/p>\n\n\n\nActualmente, el equipo investigador trabaja en mejorar la precisi\u00f3n<\/strong> de la detecci\u00f3n de los diferentes niveles de apnea del sue\u00f1o utilizando an\u00e1lisis de sonido. As\u00ed, pretenden identificar los episodios de manera m\u00e1s fiable, incluso en entornos con ruido, e incorporar t\u00e9cnicas avanzadas de reducci\u00f3n del mismo. Adem\u00e1s, planean ampliar la base de datos <\/strong>con perfiles de pacientes m\u00e1s variados y probar el m\u00e9todo en distintos escenarios, con el objetivo de garantizar que sus resultados sean aplicables en el entorno sanitario.<\/p>\n\n\n\nEste estudio ha sido financiado tambi\u00e9n por la Agencia Estatal de Investigaci\u00f3n del Ministerio de Ciencia, Innovaci\u00f3n y Universidades y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional de la Uni\u00f3n Europea.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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