É melhor prevenir do que remediar… mas você ainda precisa determinar o que deseja prevenir para saber como fazer isso! Certamente existem algumas ações que facilitam a prevenção de um grande número de doenças, como uma alimentação equilibrada ou a prática de atividade física. Mas certas pessoas em situação de risco requerem cuidados especiais e nem sempre sabemos antecipadamente se somos uma delas.
A inteligência artificial (IA) poderia ajudar-nos a resolver este problema, destacando os pontos fracos da nossa saúde e, portanto, as doenças que corremos o risco de desenvolver no futuro. Uma dessas ferramentas preditivas é o SleepFM, que utiliza dados coletados durante o sono para estabelecer o risco de adoecer em um futuro próximo. Esta IA, projetada por pesquisadores da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, foi apresentada em 6 de janeiro de 2026 na revista Medicina da Natureza.
Quando a saúde se reflete no sono
Por que analisar o sono? Porque numerosos estudos mostram que a qualidade do descanso noturno está associada à saúde: os distúrbios do sono estão associados a um risco aumentado de demência e doenças crónicas, e afetam a saúde do cérebro e do sistema imunitário, entre outras coisas. Os autores pensaram, portanto, que seria possível obter informações sobre a saúde geral de um indivíduo analisando o seu sono.
Para isso, usaram dados de polissonografia, exame médico para estudar a qualidade do sono e detectar distúrbios, como apneia. Este exame consiste no registro de diversas variáveis fisiológicas durante a noite, incluindo atividade cerebral, movimentos oculares, atividade cardíaca e respiratória e até função muscular de braços e pernas.
Veja o sono para prever o futuro
SleepFM é o chamado modelo “fundacional”, que analisa um grande número de dados não rotulados (ninguém diz a que corresponde cada dado) para deduzir links e aprender de forma autônoma como esses links podem ser generalizados. Foi treinado com mais de 585 mil horas de dados de polissonografia, de mais de 65 mil participantes de diferentes estudos, bem como seus dados de saúde (se tinham doenças crônicas, por exemplo). Cada um desses tempos é cortado em pedaços de cinco segundos, que servem como “tokens” para o modelo (assim como as palavras servem como “tokens” para modelos de linguagem como ChatGPT).
Ao fazer essas ligações entre os dados coletados durante o sono e as doenças dos participantes, a IA conseguiu determinar quais patologias essas pessoas tinham ou viriam a ter nos próximos seis anos. Foi especialmente eficaz para um subgrupo de 130 doenças, com uma taxa de sucesso de pelo menos 75%. O SleepFM foi particularmente eficaz na previsão do risco de desenvolvimento da doença de Parkinson e demência (patologias onde as perturbações do sono seriam indicadores precoces), problemas cardíacos causados pela hipertensão, hemorragias cerebrais, bem como cancros da próstata, da mama e da pele. A IA também foi boa em prever o risco de mortalidade nos próximos seis anos (ou seja, olhando os dados de um determinado dia, conseguiu prever a morte da pessoa nesse intervalo de tempo, o que poderia ser verificado com o histórico de saúde do paciente em questão).
Esperança na prevenção de doenças
Esta inteligência artificial foi então testada com um grupo de mais de 6.000 adultos cujos dados não foram utilizados para treinar o modelo. Cerca de metade desta coorte foi usada para retreinar a IA e permitir que ela se adaptasse às diferenças populacionais e de dados. Para finalmente testá-lo em 2.000 participantes, demonstrando boa capacidade preditiva, nomeadamente para doenças cardiovasculares. Assim, o modelo poderia ser facilmente readaptado para outros países ou outras populações, sem a necessidade de refazer todo o seu treinamento. No entanto, os autores alertam que o SleepFM foi treinado principalmente com dados de estudos sobre distúrbios do sono e, portanto, em pacientes suspeitos de terem esses distúrbios. Pode, portanto, haver um preconceito, porque as pessoas sem problemas de sono estão certamente sub-representadas e, portanto, a IA não pode ser utilizada tal como está para toda a população.
No entanto, a democratização dos dispositivos portáteis de saúde (relógios conectados e outros) poderia tornar possível alimentar a IA com dados de pessoas saudáveis, a fim de ajudá-la a generalizar melhor as suas conclusões. Tal como acontece com outras IA preditivas na saúde, ainda há um longo caminho a percorrer antes que o SleepFM possa ser usado na medicina. Mas representam uma enorme esperança para a saúde pública, uma vez que é melhor prevenir do que remediar.