Un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford y otros centros internacionales ha presentado SleepFM, un modelo fundacional de inteligencia artificial diseñado para analizar el sueño de una forma sin precedentes. Publicado recientemente en la revista Nature Medicine, este sistema ha sido entrenado con más de 585.000 horas de grabaciones de polisomnografía procedentes de unos 65.000 participantes. Lo que hace especial a SleepFM es su capacidad para observar el sueño no solo como un periodo de descanso, sino como un indicador crítico de la salud futura.

En los laboratorios de neuro-robótica de la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC, una pequeña mano mecánica ha logrado algo inusual: escuchar una melodía y reproducirla tras solo dos minutos de autoaprendizaje. Desarrollado por el investigador Hesam Azadjou y el profesor Francisco Valero-Cuevas, este sistema, denominado Musician Hand, rompe con la robótica tradicional que depende de bases de datos masivas y meses de entrenamiento.

Imagine un futuro donde las enfermedades neurológicas, que afectan a una gran parte de la población mundial, puedan tratarse con implantes inteligentes casi invisibles. El 12 de marzo de 2026, la tecnológica Kyndryl y la prometedora startup española Inbrain Neuroelectronics anunciaron la renovación de su alianza estratégica para convertir esta visión en una realidad escalable. En un momento clave para la biotecnología, esta colaboración busca robustecer la infraestructura digital necesaria para procesar los complejos datos neuronales en la nube de Microsoft Azure. Inbrain, conocida por sus interfaces de grafeno que han llegado a compararse con los desarrollos de Neuralink, necesita un soporte tecnológico de misión crítica para pasar de la investigación a la fase industrial. Este acuerdo no solo es un hito para la marca España en alta tecnología, sino que promete acelerar la llegada de sistemas de neuromodulación inteligentes que podrían devolver la movilidad o funciones vitales a miles de pacientes. Es la unión perfecta entre la ciencia de vanguardia y la potencia informática necesaria para revolucionar la medicina moderna.

Investigadores de la Universidad de California han desarrollado un bolígrafo con tinta magnética capaz de diagnosticar la enfermedad de Parkinson mediante el análisis de la escritura, con la ayuda de inteligencia artificial. La enfermedad de Parkinson afecta a casi 10 millones de personas en todo el mundo, siendo la segunda enfermedad neurodegenerativa más común tras el alzhéimer. Su diagnóstico precoz sigue siendo un desafío, especialmente en países con menos recursos, donde escasean los neurólogos especializados. En un estudio piloto realizado con 16 personas, el sistema logró distinguir con éxito a los pacientes con párkinson con una precisión media del 96 %.