Un algoritmo reveló señales ocultas de apnea en mujeres, según Mayo Clinic

Entre miles de exámenes apareció un dato que cambiaría cómo se diagnostica la apnea en mujeres

Un estudio reciente evidenció que el uso de inteligencia artificial permite diagnosticar con mayor precisión la apnea del sueño en mujeres, superando la efectividad de los cuestionarios clínicos tradicionales. La investigación, publicada en JACC: Advances en octubre de 2025 por expertos de Mayo Clinic, analizó más de 11 mil registros clínicos y cardiológicos.

El foco del análisis fue la apnea obstructiva del sueño (AOS), un trastorno que interrumpe la respiración durante el sueño y constituye un riesgo para la salud cardiovascular. De los 11,299 registros evaluados, más de siete mil correspondían a personas con diagnóstico confirmado de AOS, mientras que el resto conformó un grupo de control.

El modelo de IA se aplicó a electrocardiogramas de 12 derivaciones, una prueba comúnmente utilizada en consultas médicas. A nivel general, el algoritmo mostró una sensibilidad del 77% y una especificidad del 68.6%. No obstante, al segmentar por sexo, los resultados fueron más favorables para las mujeres, con una precisión del 82% frente al 73% en hombres.

Este hallazgo cobra relevancia si se considera que las herramientas tradicionales, como los cuestionarios STOP-BANG y Berlin, tienden a centrarse en síntomas típicamente masculinos, como los ronquidos o las pausas respiratorias. En contraste, las mujeres con AOS suelen presentar signos menos evidentes, como fatiga crónica, insomnio o cefaleas, lo cual dificulta su detección mediante métodos convencionales.

Según el documento, el algoritmo logró identificar señales incluso en casos considerados leves. "La sensibilidad del modelo fue significativamente mayor en mujeres", indica el estudio. Esto sugiere una utilidad potencial en etapas tempranas, donde usualmente los síntomas pasan desapercibidos.

Además, el uso de electrocardiogramas como herramienta diagnóstica podría facilitar la identificación de esta afección sin recurrir a estudios del sueño más complejos. Los autores destacan que este enfoque puede ser particularmente útil en entornos con recursos limitados o sin acceso a pruebas nocturnas.

Aunque aún se requiere validar este sistema en otros grupos poblacionales, los investigadores subrayan su potencial para mejorar el acceso a diagnósticos más precisos en mujeres, una población históricamente subregistrada en el contexto de la apnea del sueño.

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