Analiza las ondas cerebrales, la actividad cardiaca, la respiración y el movimiento registrados durante la polisomnografía. SleepFM se ha entrenado con casi 600.000 horas de datos. Los investigadores afirman que predice riesgos años antes de que aparezcan los síntomas, pero sólo identifica correlaciones, no causas.

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El análisis muestra que las señales cardiacas predicen más las enfermedades cardiovasculares, mientras que las señales cerebrales predicen más los trastornos neurológicos. Los expertos insisten en que la IA apoya el criterio médico, pero no lo sustituye.