Una investigación recientemente publicada bajo el título Application of artificial intelligence for the detection of obstructive sleep apnea based on clinical and demographic data —que revisa múltiples estudios entre 2014 y 2024—, donde se analiza la eficacia de modelos de IA que utilizan variables demográficas y clínicas (edad, índice de masa corporal, circunferencia del cuello, presencia de comorbilidades, entre otras) para predecir la probabilidad de AOS. Ese análisis incluyó 26 trabajos que cumplían con criterios de validación frente a pruebas de sueño tradicionales (polisomnografía o poligrafía cardiorrespiratoria). Los algoritmos más utilizados fueron árboles de decisión, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales.
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A recently published study, «Application of artificial intelligence for the detection of obstructive sleep apnea based on clinical and demographic data»—which reviews multiple studies conducted between 2014 and 2024—analyzes the effectiveness of AI models that use demographic and clinical variables (age, body mass index, neck circumference, presence of comorbidities, among others) to predict the likelihood of obstructive sleep apnea (OSA). This analysis included 26 studies that met validation criteria against traditional sleep tests (polysomnography or cardiorespiratory polygraphy). The most frequently used algorithms were decision trees, support vector machines, and neural networks.
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