Miles de electrocardiogramas revelaron un patrón poco visto: las mujeres con apnea del sueño fueron mejor identificadas por un algoritmo que por médicos
Una investigación de Mayo Clinic reveló que las mujeres tienen menos probabilidades de ser diagnosticadas correctamente con apnea del sueño cuando se utilizan los cuestionarios clínicos tradicionales. En contraste, un modelo de inteligencia artificial logró identificar con mayor precisión esta afección en pacientes femeninas, empleando únicamente información de electrocardiogramas comunes.
Publicados en JACC: Advances en octubre de 2025, los resultados se basaron en el análisis de 11,299 registros clínicos y cardíacos. El estudio se centró en la apnea obstructiva del sueño (AOS), un trastorno en el que la respiración se interrumpe repetidamente mientras la persona duerme. Esta condición representa un riesgo significativo para la salud cardiovascular y permanece sin diagnosticar en millones de personas.
Investigadores aplicaron el algoritmo a electrocardiogramas de 12 derivaciones, una prueba habitual en consultas médicas. De los pacientes analizados, más de siete mil ya contaban con diagnóstico confirmado de AOS, mientras que el resto integró un grupo de control. El modelo alcanzó una sensibilidad del 77% y una especificidad del 68.6% en la población total. Sin embargo, al segmentar por sexo, se observó un mejor rendimiento en mujeres, con una precisión del 82% frente al 73% en hombres.
Los cuestionarios clínicos, como STOP-BANG o Berlin, suelen enfocarse en síntomas más frecuentes en hombres, como ronquidos intensos o pausas respiratorias. En mujeres, los signos tienden a ser distintos, entre ellos fatiga persistente, dolores de cabeza o dificultades para dormir. Este desfase podría explicar por qué las herramientas convencionales no logran captar todos los casos femeninos.
Además, una de las observaciones más relevantes del estudio fue la capacidad del algoritmo para detectar señales incluso en casos considerados leves. "La sensibilidad del modelo fue significativamente mayor en mujeres", señala el documento, lo que sugiere una posible utilidad en etapas tempranas de la enfermedad.
Finalmente, el uso de electrocardiogramas como vía de detección permitiría aplicar este sistema en consultas rutinarias, sin necesidad de estudios del sueño ni exámenes adicionales. Según los autores, este enfoque facilitaría el diagnóstico en entornos con recursos limitados o donde la prueba nocturna no esté disponible.
Antes de adoptar este método de forma general, los investigadores sugieren validarlo en otros grupos poblacionales. No obstante, destacan su potencial para ampliar el acceso a diagnósticos más precisos, especialmente en mujeres con apnea del sueño, quienes continúan siendo un grupo con mayor subregistro.