Los relojes y anillos que prometen medir el sueño estiman las fases a partir de la frecuencia cardíaca y el movimiento, y esa aproximación tiene una precisión baja. SleepOne propone medir la actividad eléctrica del cerebro con un auricular que actúa como electrodo dentro de la oreja. En esta entrevista de Toque de Ingenio, David Ferri explica qué señal necesita un dispositivo de este tipo, cómo se ha diseñado la electrónica para aguantar una noche entera y qué supone validar y financiar un producto de salud desde España.
Invitado: David Ferri, presentado en el episodio como ingeniero biomédico al frente de SleepOne. Conversación publicada: 20 de enero de 2026. Duración: 1 h 1 min.
En este capítulo:
- Por qué la frecuencia cardíaca y el movimiento no bastan para reconocer las fases del sueño.
- Cómo un auricular de silicona conductiva registra un electroencefalograma sin electrodos adhesivos.
- Qué decisiones de electrónica, batería y datos permiten usarlo cada noche.
Cuando se grabó la conversación, el dispositivo todavía no podía comprarse. David llevaba algo más de dos años en el proyecto y el algoritmo esperaba su validación clínica.
Por qué un reloj no mide el sueño
David Ferri empieza por separar dos tipos de producto. Un dispositivo de bienestar puede mostrar cómo has dormido sin que eso se considere un diagnóstico médico, y por eso puede venderse aunque la medida no sea fiable. Según explica, los artículos científicos muestran una precisión muy baja en esos hipnogramas, pero el usuario se guía por el marketing.
El problema de fondo es la señal. Relojes, pulseras y anillos miden lo mismo: frecuencia cardíaca y movimiento, y con esas dos variables aproximan las fases del sueño. David reconoce que buscar esa relación era una idea razonable, pero afirma que ya se ha demostrado que no funciona.
El sueño ocurre en el cerebro y, por tanto, solo puede medirse observando la actividad eléctrica cerebral. Es la señal que analiza un médico y la que la comunidad científica considera la referencia. El obstáculo, según David, es que no existía nada barato ni cómodo para registrarla a diario fuera del hospital.
«El sueño ocurre en el cerebro, o sea, el sueño no es más que el cerebro haciendo cosas».
David Ferri, 10:16.
Medir el sueño en la oreja: silicona conductiva en lugar de electrodos
La alternativa clínica es la prueba del sueño: un casco de electrodos, cables y sensores que un médico analiza a mano. David confirma que hoy es la única forma de saber cómo se ha dormido y que resulta contraproducente para quien ya tiene problemas para conciliar el sueño.
SleepOne no pretende sustituir toda esa prueba. David aclara que las apneas son paradas respiratorias que no se detectan en el cerebro y que para ellas existen dispositivos más fiables. Su estimación es que entre el 60 y el 70 por ciento de los trastornos que se estudian con el casco de electrodos podrían cubrirse midiendo solo la actividad cerebral.
El dispositivo es un auricular que no emite música. Tres zonas de una silicona especial con partículas metálicas la hacen conductiva y equivalen a un electrodo. Al colocarlo en la oreja, el voltaje que llega al dispositivo es el que produce el cerebro en esa zona.
La elección de la oreja frente a la frente responde a la adherencia. En otras zonas de la cabeza hace falta un electrodo adhesivo de usar y tirar, un consumible que el usuario acaba abandonando. En la oreja se puede trabajar con algo de quitar y poner, que David considera la mejor forma de crear un hábito diario. Las bandas que ya existen miden bien, pero cuestan unos 500 euros y son incómodas para dormir.
La arquitectura del sueño que el algoritmo debe reconocer
David advierte que no es neurofisiólogo ni médico y que sus explicaciones son las de un ingeniero que trabaja con especialistas. Con esa cautela describe la arquitectura del sueño: al dormirse se entra en sueño ligero, después en sueño profundo, y el sueño REM aparece sobre todo en la última parte de la noche. Lo natural es encadenar esos ciclos dos o tres veces sin despertares.
Cada fase deja una huella distinta en la señal. Despierto, el electroencefalograma es caótico, de poca amplitud y mucha frecuencia. En sueño profundo el cerebro se ralentiza y la señal gana amplitud y baja de frecuencia. El REM se parece tanto a la vigilia que casi no se distinguen mirando solo la onda. Según relata David, el sueño profundo se asocia a la reparación de tejidos y el REM a la consolidación de la memoria; él mismo pide que un especialista corrija cualquier cifra que dé.
Para el desarrollo, lo relevante es cómo se convierte esa señal en información. Un algoritmo clasifica cada tramo de 30 segundos como despierto, sueño ligero, profundo o REM, y el resultado es el hipnograma que ya muestran las pulseras, pero construido con datos reales. David explica que ese algoritmo se validará en un estudio científico con varios hospitales, comparándolo con el diagnóstico de los clínicos.
Electrónica para una noche entera sin conexión al móvil
Preguntado por la dificultad técnica de medir ondas cerebrales, David responde que no es ciencia ficción. De los tres puntos de silicona conductiva, uno sirve de referencia y dos son activos. Un chip calcula la diferencia de voltaje entre cada electrodo activo y la referencia, y después la diferencia entre ambos resultados: voltaje superficial en la piel.
Solo un auricular registra. El otro es un tapón pasivo de silicona para quien ya duerme con tapones. Un acelerómetro integrado detecta el movimiento y, junto con el cambio en la señal cerebral, permite identificar las veces que el usuario se levanta.
Una decisión que David subraya es no transmitir datos en tiempo real por Bluetooth, por dos razones: ahorrar batería durante una noche larga y evitar llevar un emisor en la cabeza. El dispositivo guarda la noche en su memoria interna y descarga los datos al móvil mientras se carga en su estuche. El objetivo de autonomía es garantizar al menos 12 horas, porque los deportistas de élite duermen más horas por recuperación.
Estas decisiones muestran cómo la ingeniería electrónica de un wearable médico se diseña desde el uso: consumo, memoria, sensores y carga responden a cómo se utilizará el aparato.
Deportistas de élite: pasar de sensaciones a datos objetivos
El primer mercado que describe David son los clubes deportivos. Su objetivo es establecer patrones que permitan anticipar lesiones a partir de datos diarios fiables, algo que hoy no existe. Los equipos médicos de primer nivel, cuenta, trabajan con formularios sobre cómo ha dormido el jugador: datos subjetivos.
Según relata, los clubes con los que ha hablado entienden la propuesta a la primera. La barrera está en el presupuesto: hay temporadas en que el sueño no entra entre las métricas en las que el club decide invertir. Para el usuario final, el modelo previsto en el momento de la entrevista era una suscripción de unos 30 euros al mes, sin compra previa del dispositivo.
David acepta que a corto plazo el valor para el usuario está en ajustar rutinas. El valor mayor lo sitúa en el largo plazo, con series de datos que podrían relacionarse con trastornos de edades avanzadas. Es una expectativa del invitado, no un resultado demostrado.
Financiar hardware médico desde España
Lo que más está costando, según David, es conseguir el dinero para desarrollar el dispositivo. Un ingeniero sin capital ahorrado financia el proyecto con sus ahorros y con el sueldo de un trabajo a tiempo completo, y le dedica las horas que quedan.
«Nosotros dependemos del dispositivo terminado para facturar».
David Ferri, 54:59.
Esa frase resume la dificultad de un producto físico frente a un negocio que factura desde el primer día. En España, cuenta, cuesta encontrar inversores que inviertan en fases tempranas de hardware. Tiene inversores esperando los resultados de los estudios clínicos y en los últimos meses ha tenido que buscar capital fuera del país, en buena parte a través de LinkedIn.
Sobre su mayor error, responde que habría dejado el trabajo a jornada completa desde el principio. En su opinión, lo que se alarga tres o cuatro años compaginando trabajos puede resolverse en uno, y los inversores ven con mejores ojos una dedicación completa.
Qué puede aprender otro equipo de desarrollo
El caso SleepOne deja cuatro aprendizajes aplicables a otros wearables y dispositivos de salud:
- Medir la variable correcta. Una señal indirecta puede dar un producto vendible y aun así no responder a la pregunta que se hace el usuario.
- Diseñar para la adherencia. La zona de medida y el formato de quitar y poner se eligieron para que el uso diario no dependa de consumibles.
- Recortar funciones para ganar noche. Renunciar al Bluetooth en tiempo real simplifica la electrónica y protege la batería.
- Tratar la validación como parte del producto. El estudio clínico condiciona la confianza de inversores y clientes tanto como el diseño.
En el momento de la entrevista, el dispositivo de SleepOne no estaba a la venta y el algoritmo esperaba la validación con varios hospitales.
En i-mas acompañamos el desarrollo de producto y el prototipado de dispositivos que deben captar señales pequeñas, funcionar con batería y superar una validación. Si trabajas en un wearable o en un dispositivo médico portátil, cuéntanos tu proyecto.
Para seguir leyendo: cómo se desarrolla un dispositivo médico con electrónica propia.
Fuente del artículo: entrevista de Edgar Guerrero con David Ferri en Toque de Ingenio. Los pasajes citados enlazan al minuto de la conversación. Las recomendaciones para otros proyectos son una síntesis editorial de i-mas.
