Investigador principal de iHEALTH participó en estudio sobre el sueño utilizando IA publicado en la revista Scientific Reports de Nature

Pablo Estévez, académico del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile e Investigador Principal de iHEALTH, fue director de la tesis de Nicolás Tapia,  estudiante de Ingeniería Civil Eléctrica y Magíster en Ciencias de la Ingeniería, mención Eléctrica, quienes, junto a José Cortés-Briones, publicaron los resultados en la revista Scientific Reports de Nature.

La investigación consistió en la elaboración de un modelo, mediante el uso de deep learning, para detectar patrones en los electroencefalogramas (EEG) de estudio del sueño. Las señales que se buscan detectar son los husos de sueño y complejos k, patrones de la actividad cerebral eléctrica que aparecen al dormir, que se han asociado con diversas funciones cognitivas y podrían permitir diagnosticar enfermedades. 

Estos últimos aparecen en la etapa N2 del sueño, que representa casi la mitad de la duración total. La detección de estos eventos son útiles para localizar instantes de inicio y fin en el registro de interés, facilitando la investigación del sueño. Gracias al uso de inteligencia artificial, mediante el aprendizaje profundo, el grupo logró generar un modelo, Sleep EEG Event Detector (SEED), con este fin.

Se espera que con esta herramienta se puedan generar anotaciones de los husos de sueño y complejo k de forma automática sobre los grandes conjuntos de datos de EEG de sueño disponibles públicamente, contribuyendo así al desarrollo futuro del campo. El potencial uso de esta herramienta podría contribuir al diagnóstico de trastornos del sueño, así como otras enfermedades como la esquizofrenia y la epilepsia.

Puedes revisar la publicación en el siguiente enlace: https://www.nature.com/articles/s41598-023-50736-7