Por la noche, en el dormitorio suena una orquesta cuyo solista es la respiración. Bajo la sábana hay una alfombra de 512 sensores, y cada uno capta los movimientos más sutiles del cuerpo. Cuando la respiración se detiene durante diez segundos, la orquesta se calla. La tarea es escuchar ese silencio.
Antes no estaba claro qué notas de esta música son las más importantes. Los investigadores descompusieron la señal en partes: estadísticas, cruces por cero, energía, wavelets, dimensión fractal. En total, diez grupos y 191 características. Pero, ¿cuáles de ellas realmente hablan de una pausa en la respiración?
Resultó que el director de esta orquesta es la frecuencia respiratoria. La potencia en la banda estrecha de 0.1–0.4 Hz, donde ocurren los movimientos respiratorios, es lo más importante. Las wavelets y las medidas no lineales casi no se necesitan: su contribución es solo del 10.4% con 59 características.
El modelo Random Forest alcanzó un AUC-ROC de 0.967, lo que significa que distingue un evento de apnea de una ventana limpia casi sin errores. En el 79% de los pacientes, la precisión superó 0.95. La validación estricta con exclusión de un paciente garantiza que el resultado no es casual.
Ahora que sabemos qué notas escuchar, podemos formar una orquesta compacta. En lugar de 191 características, bastan 48, tanto frecuenciales como temporales. Esta alfombra podría funcionar en el hogar, sin sensores adheridos ni equipos complejos.
Volvamos a la orquesta. Ahora sabemos que la pausa en la respiración se escucha no en patrones complejos, sino en un ritmo simple. La alfombra bajo la sábana podría convertirse en un guardián doméstico del sueño que no molesta, sino que simplemente escucha.
La precisión de sincronización mediana entre el polígrafo y la alfombra fue de 21 milisegundos, menos que la duración de un solo fotograma a 50 Hz. Se logró transmitiendo un código pseudoaleatorio a través del canal EEG, como un código Morse entre dos relojes independientes.