La apnea obstructiva del sueño (AOS) es una enfermedad prevalente pero subdiagnosticada asociada a una importante carga de atención médica. Las herramientas de diagnóstico actuales, como la polisomnografía nocturna completa (PSG), plantean una accesibilidad limitada al diagnóstico debido a sus elevados costos. Los avances recientes en inteligencia artificial (IA), incluidos los algoritmos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL), ofrecen nuevas herramientas potenciales para una detección y diagnóstico precisos de la AOS. Esta revisión sistemática evalúa artículos que emplean modelos impulsados por IA para la detección y el diagnóstico de la AOS en la última década.
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Enlace: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39857208/
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