Los investigadores han desarrollado ‘pijamas’ inteligentes cómodos y lavables que pueden controlar los trastornos del sueño, como la apnea del sueño en el hogar, sin la necesidad de parches adhesivos, equipos engorrosos o una visita a una clínica especializada del sueño.
Necesitamos algo que sea cómodo y fácil de usar todas las noches, pero que sea lo suficientemente preciso como para proporcionar información significativa sobre la calidad del sueño. Ochipinti Luigi
El equipo, dirigido por la Universidad de Cambridge, desarrolló sensores de tela impresos que pueden monitorear la respiración al detectar pequeños movimientos en la piel, incluso cuando los pijamas se usan libremente alrededor del cuello y el pecho.
Los sensores integrados en el pijama inteligente fueron entrenados utilizando un algoritmo ‘lightweight’ AI y pueden identificar seis estados de sueño diferentes con una precisión del 98,6%, mientras ignoran los movimientos regulares del sueño, como lanzar y girar. Los sensores de eficiencia energética solo requieren un puñado de ejemplos de patrones de sueño para identificar con éxito la diferencia entre el sueño regular y desordenado.
Los investigadores dicen que su pijama inteligente podría ser útil para los millones de personas en el Reino Unido que luchan con el sueño desordenado para controlar su sueño y cómo podría verse afectado por los cambios en el estilo de vida. El resultados se informan en el Actas de la Academia Nacional de Ciencias (PNAS).
El sueño es vital para la salud humana, sin embargo, más del 60% de los adultos experimentan una mala calidad del sueño, lo que lleva a la pérdida de entre 44 y 54 días hábiles anuales, y una reducción estimada del uno por ciento en el PIB mundial. Los comportamientos del sueño, como la respiración bucal, la apnea del sueño y los ronquidos, son los principales contribuyentes a la mala calidad del sueño y pueden provocar afecciones crónicas como enfermedades cardiovasculares, diabetes y depresión.
“El mal sueño tiene enormes efectos en nuestra salud física y mental, por lo que el monitoreo adecuado del sueño es vital,” dijo el profesor Luigi Occhipinti del Centro de Grafeno de Cambridge, quien dirigió la investigación. “Sin embargo, el estándar de oro actual para el monitoreo del sueño, la polisomnografía o el PSG, es costoso, complicado y no es adecuado para el uso a largo plazo en el hogar
Los dispositivos domésticos que son más simples que el PSG, como las pruebas de sueño en el hogar, generalmente se centran en una sola condición y son voluminosos o incómodos. Los dispositivos portátiles, como los relojes inteligentes, aunque son más cómodos de usar, solo pueden inferir la calidad del sueño y no son efectivos para monitorear con precisión el sueño desordenado.
“Necesitamos algo que sea cómodo y fácil de usar todas las noches, pero que sea lo suficientemente preciso como para proporcionar información significativa sobre la calidad del sueño,” dijo Occhipinti.
Para desarrollar el pijama inteligente, Occhipinti y sus colegas se basaron en su trabajo anterior en un gargantilla inteligente para personas con discapacidades del habla. El equipo rediseñó los sensores basados en grafeno para el análisis de la respiración durante el sueño e hizo varias mejoras de diseño para aumentar la sensibilidad.
“Gracias a los cambios de diseño que hicimos, los sensores son capaces de detectar diferentes estados de sueño, mientras ignoran los lanzamientos y giros regulares,” dijo Occhinpinti. “La sensibilidad mejorada también significa que la prenda inteligente no necesita ser usada firmemente alrededor del cuello, lo que muchas personas encontrarían incómodo. Mientras los sensores estén en contacto con la piel, proporcionan lecturas altamente precisas.”
Los investigadores diseñaron un modelo de aprendizaje automático, llamado SleepNet, que utiliza las señales capturadas por los sensores para identificar estados de sueño que incluyen respiración nasal, respiración bucal, ronquidos, rechinar los dientes, apnea central del sueño (CSA) y apnea obstructiva del sueño (OSA). SleepNet es una red ‘lightweight’ AI, que reduce la complejidad computacional hasta el punto en que se puede ejecutar en dispositivos portátiles, sin la necesidad de conectarse a computadoras o servidores.
“Podamos el modelo de IA hasta el punto en que podríamos obtener el costo computacional más bajo con el mayor grado de precisión,” dijo Occhinpinti. “De esta manera podemos incrustar los principales procesadores de datos en los sensores directamente.”
Los pijamas inteligentes se probaron en pacientes sanos y en aquellos con apnea del sueño, y pudieron detectar una variedad de estados de sueño con una precisión del 98.6%. Al tratar el pijama inteligente con un paso especial de almidón, pudieron mejorar la durabilidad de los sensores para que puedan pasar a través de una lavadora normal.
La versión más reciente del pijama inteligente también es capaz de transferir datos inalámbricos, lo que significa que los datos de sueño se pueden transferir de forma segura a un teléfono inteligente o computadora.
“El sueño es tan importante para la salud, y el monitoreo confiable del sueño puede ser clave en la atención preventiva,” dijo Occhipinti. “Dado que esta prenda se puede usar en casa, en lugar de en un hospital o clínica, puede alertar a los usuarios sobre los cambios en su sueño que luego pueden discutir con su médico. Los comportamientos del sueño, como la respiración nasal versus la boca, generalmente no se detectan en un análisis del sueño del NHS, pero pueden ser un indicador de sueño desordenado
Los investigadores esperan adaptar los sensores para una variedad de condiciones de salud o usos domésticos, como el monitoreo de bebés, y han estado en conversaciones con diferentes grupos de pacientes. También están trabajando para mejorar la durabilidad de los sensores para su uso a largo plazo.
La investigación fue apoyada en parte por el EU Graphene Flagship, Haleon, y el Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas (EPSRC), parte de Investigación e Innovación del Reino Unido (UKRI).
Referencia:
Chenyu Tang, Wentian Yi et al. ‘Una prenda inteligente habilitada para el aprendizaje profundo para un monitoreo preciso y versátil de las condiciones del sueño en la vida diaria.’ PNAS (2025). DOI: 10.1073/pnas.2420498122
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