Viva com Saúde – 03/02/2026 – IA pode detectar risco de doenças enquanto dormimos

No Viva com Saúde de hoje vamos falar sobre como a IA pode detectar risco de 130 doenças enquanto você dorme.

A partir dos sinais obtidos de uma única noite em um laboratório do sono, um novo modelo de inteligência artificial (IA) pode estimar o risco futuro de cerca de 130 doenças —incluindo Parkinson, demência, ataques cardíacos, além de câncer de próstata e de mama. Ele é capaz de fazer isso “anos antes do aparecimento dos primeiros sintomas”, de acordo com o cientista de dados de Stanford James Zou, um dos autores do estudo publicado na revista científica Nature Medicine.

O novo modelo de IA se chama SleepFM e foi treinado com centenas de milhares de horas de dados do sono. Ele foi desenvolvido por uma equipe liderada por Rahul Thapa, cientista de dados biomédicos da Universidade de Stanford (EUA).

O termo polissonografia abrange o exame e a medição do sono em um laboratório. Durante esse processo, ondas cerebrais, atividade cardíaca, respiração, tensão muscular e movimentos dos olhos e das pernas são registrados simultaneamente. Para o SleepFM, a equipe utilizou aproximadamente 585 mil horas de registros desse tipo, provenientes de cerca de 65 mil pessoas de diversos grupos, principalmente do Centro de Medicina do Sono de Stanford.

Durante o pré-treinamento, a IA aprendeu como os sinais do cérebro, do coração e da respiração são coordenados durante o sono normal —uma espécie de linguagem do sono que o modelo captura estatisticamente.

Após esse treinamento inicial, o SleepFM foi aprimorado para tarefas como detecção de estágios do sono e diagnóstico de apneia do sono, alcançando resultados competitivos com métodos já estabelecidos, como o U-Sleep ou o Yasa.

Esses dois programas utilizam dados de eletroencefalogramas (EEG), que medem a atividade cerebral, para auxiliar os pesquisadores na identificação e análise dos estágios do sono. Em seguida, os pesquisadores vincularam os dados do sono a registros eletrônicos de saúde que remontam a até 25 anos e examinaram quais diagnósticos posteriores poderiam ser previstos a partir de uma única noite.

O modelo identificou 130 doenças, entre mais de mil categorias, cujo risco pôde ser previsto com precisão de moderada a alta. Thapa, também enfatizou que essa abordagem demonstra que “as medições rotineiras do sono abrem uma janela, antes subestimada, para a saúde humana a longo prazo”.

De acordo com o estudo, as previsões foram particularmente bem-sucedidas para demência, doença de Parkinson, infarto, insuficiência cardíaca, certos tipos de câncer e mortalidade geral. Em princípio, um modelo de IA pode ser treinado para um número muito grande de previsões possíveis, desde que a base de dados esteja disponível.

Os pesquisadores reforçam de maneira específica que o SleepFM não revela as causas das doenças, mas correlações. O modelo reconhece padrões estatísticos no sono que podem estar relacionados a diagnósticos posteriores.