Investigadores de la UPV crean un modelo de IA para mejorar la salud de personas sin hogar
Un equipo internacional, liderado por el grupo Biomedical Data Science Lab (BDSLab) del Instituto ITACA de la Universitat Politècnica de Valencia (UPV), ha desarrollado un modelo de microsimulación innovador basado en inteligencia artificial. Este modelo es capaz de predecir cómo factores como la calidad de vida, el acceso a atención médica o el empoderamiento personal influyen en la salud de las personas sin hogar.
La investigación, publicada en la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine, es parte del proyecto europeo Cancerless, financiado por el programa Horizon 2020. Este avance permite elaborar estrategias más efectivas para la prevención del cáncer y otras enfermedades crónicas en poblaciones vulnerables, según informó la institución académica.
Juan Miguel García-Gómez, responsable del grupo BDSLab-ITACA y participante en el estudio, explicó que las personas en situación de calle enfrentan un mayor riesgo de cáncer debido a la exclusión social, la falta de vivienda y las dificultades para acceder a la atención médica. Por este motivo, el estudio busca mejorar la prevención del cáncer y apoyar la toma de decisiones en políticas sanitarias.
El modelo empleado utiliza avanzadas técnicas de aprendizaje automático para crear poblaciones sintéticas, es decir, representaciones virtuales de sujetos con características similares a las reales. Esta tecnología permite predecir cómo diferentes grupos responderían a una intervención sanitaria antes de implementarla, optimizando así la toma de decisiones y el uso eficiente de recursos.
Para entrenar el modelo, se analizaron datos de 652 personas sin hogar de España, Grecia, Austria y Reino Unido, quienes participaron en un programa de 18 meses basado en el modelo Health Navigator, enfocado en el acompañamiento sanitario y el empoderamiento personal.
Antonio Blasco-Calafat, investigador principal del estudio, destacó que su algoritmo demuestra el potencial de la IA para simular el impacto de las intervenciones y para apoyar a los profesionales sanitarios en la planificación de recursos. Además, permite anticipar el efecto de una intervención incluso con datos limitados, sin comprometer la privacidad de los participantes.
Los investigadores de ITACA-UPV subrayaron que la herramienta desarrollada ofrece una nueva forma de evaluar virtualmente programas de salud y prevención antes de su aplicación real, mejorando así la eficiencia y la equidad en la asignación de recursos. Se ha creado un demostrador interactivo en línea que permite visualizar el proceso de simulación y los resultados del modelo.
Vicent Blanes, investigador del Instituto ITACA implicado en el estudio, enfatizó que la inteligencia artificial ayuda a diseñar intervenciones más precisas y sostenibles para las personas más vulnerables.
Este trabajo abre la puerta a aplicar la misma metodología en otros ámbitos de la salud pública y las políticas sociales, especialmente en programas de prevención de enfermedades crónicas y en la evaluación de estrategias de inclusión y bienestar. Ascensión Doñate, investigadora de ITACA, resaltó que la IA aplicada a la microsimulación permite comprender mejor cómo las desigualdades estructurales influyen en la salud y desarrollar soluciones más eficaces basadas en evidencia científica.
En el estudio participaron, por parte del BDSLab-ITACA, los investigadores Antonio Blasco-Calafat, Vicent Blanes-Selva, Ascensión Doñate-Martínez y Juan Miguel García-Gómez. El artículo es parte del proyecto europeo CANCERLESS, coordinado por la Medical University of Vienna y con la participación de instituciones de Reino Unido, Grecia, Austria y España, financiado por la Comisión Europea.
