La Apnea Obstructiva del Sueño (AOS) es una patología muy prevalente, con un elevado infradiagnóstico y supone un problema de salud pública. Debido a su sintomatología poco específica, las Unidades de Trastornos Respiratorios del Sueño (UTRS) reciben un número muy elevado de pacientes para estudio. El proyecto propuesto se desarrolla en este contexto, y trata de optimizar la gestión del proceso diagnóstico y de tratamiento de la AOS integrando todos los niveles asistenciales desde la atención primaria, de forma que en las UTRS se priorice la atención de los pacientes con mayor riesgo de padecer una AOS que precise tratamiento. El objetivo principal de este proyecto consiste en: (1) diseñar y desarrollar un Sistema Inteligente de Soporte a la Decisión Clínica (SISDC) que pueda ser empleado en el proceso diagnóstico de la AOS y que, a su vez, facilite la identificación de los pacientes subsidiarios de recibir terapia CPAP; (2) validar la capacidad predictiva del sistema desarrollado en la identificación de pacientes con AOS, y en la recomendación de aplicar terapia CPAP. Para ello, se desarrollará un SISDC con capacidad inferencial, apoyado en el uso de técnicas y algoritmos del ámbito de la inteligencia artificial. El sistema desplegará dos clasificadores binarios que actuarán de forma secuencial. El primero, centrado en determinar si el paciente presenta un cuadro de AOS, y el segundo, de ser el caso, facilitando la discriminación entre pacientes que son subsidiarios de recibir terapia CPAP, de aquellos que no. Con ello se espera mejorar la gestión de los pacientes con sospecha de AOS, de forma que las UTRS puedan estratificar a los pacientes en función del riesgo de padecer una AOS tratable y priorizar la atención de los pacientes de mayor riesgo.

Apnea obstructiva del sueño
inteligencia artificial
sistemas inteligentes de soporte a la decisión

Acción Estratégica en Salud (AES)