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Perspectivas actuales sobre el Síndrome de Apnea Obstructiva Del Sueño Revisión sistemática
(Gac Med Bol, 2024) Ramos Zaga, Fernando
El Síndrome de apnea obstructiva del sueño (SAOS) plantea graves riesgos para la salud, motivo por el cual su detección precoz es crucial para un tratamiento eficaz. Objetivo: Este trabajo pretende analizar el potencial de la inteligencia artificial (IA) en la detección del SAOS, utilizando específicamente los datos de polisomnografía. Método: Para tal fin, se llevó a cabo una revisión bibliográfica mediante una búsqueda exhaustiva de la literatura científica relacionada con el SAOS y su diagnóstico. Resultados: De acuerdo a los estudios analizados, los modelos de IA predicen con precisión el riesgo de SAOS. Los métodos de aprendizaje automático resultan prometedores en la revisión de sonidos de ronquidos e imágenes faciales para el diagnóstico del SAOS. Conclusión: La tecnología basada en IA mejora el proceso de detección del SAOS mediante métodos no invasivos y eficientes. La incorporación de la IA a múltiples enfoques diagnósticos proporciona una estrategia integral para el diagnóstico precoz del SAOS. Sin embargo, aún es necesaria una mayor validación en diversas poblaciones.