Investigadores de la UPV crean un modelo de IA para mejorar la salud de personas sin hogar
Un equipo de investigadores del Biomedical Data Science Lab (BDSLab) del Instituto ITACA de la Universitat Politècnica de Valencia (UPV) ha desarrollado un modelo de microsimulación innovador que utiliza inteligencia artificial (IA). Este modelo tiene la capacidad de prever cómo factores como la calidad de vida, el acceso a atención médica y el empoderamiento personal afectan la salud de personas sin hogar.
El estudio, que ha sido publicado en la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine, se enmarca dentro del proyecto europeo Cancerless, financiado por el programa Horizon 2020. Su objetivo es diseñar estrategias más efectivas para prevenir el cáncer y otras enfermedades crónicas en poblaciones vulnerables, según un comunicado de la institución académica.
Juan Miguel García-Gómez, responsable del grupo BDSLab-ITACA, subrayó que las personas sin hogar enfrentan un mayor riesgo de padecer cáncer debido a la exclusión social, la falta de vivienda y las dificultades para acceder a la atención médica. Por esta razón, el estudio busca mejorar la prevención del cáncer y apoyar la toma de decisiones en políticas sanitarias.
Utilizando el aprendizaje automático, el modelo crea poblaciones sintéticas, es decir, representaciones virtuales de personas con características similares a las reales. Esto permite prever cómo responderían diferentes grupos a una intervención sanitaria antes de implementarla, optimizando de esta manera la toma de decisiones y el uso de los recursos disponibles.
Para desarrollar 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 el algoritmo desarrollado demuestra el potencial de la IA para simular el impacto de las intervenciones y apoyar a los profesionales de la salud en la planificación de recursos. Además, permite anticipar el efecto de una intervención incluso con datos limitados y sin comprometer la privacidad de los participantes.
Los investigadores de ITACA-UPV han enfatizado que la herramienta creada ofrece una nueva manera de evaluar programas de salud y prevención de manera virtual antes de su aplicación real, mejorando así la eficiencia y equidad en la asignación de recursos. Se ha diseñado un demostrador interactivo en línea que permite visualizar el proceso de simulación y los resultados del modelo.
Vicent Blanes, investigador del Instituto ITACA, indicó que la inteligencia artificial nos ayuda a diseñar intervenciones más precisas y sostenibles para las personas más vulnerables.
Este trabajo también abre la posibilidad de aplicar la misma metodología en otros ámbitos de la salud pública y políticas sociales, especialmente en la prevención de enfermedades crónicas y la evaluación de estrategias de inclusión y bienestar.
Ascensión Doñate, investigadora de ITACA, señaló que la inteligencia artificial aplicada a la microsimulación nos permite entender mejor cómo las desigualdades estructurales afectan la salud y diseñar soluciones más eficaces basadas en evidencia científica.
El estudio fue llevado a cabo por los investigadores Antonio Blasco-Calafat, Vicent Blanes-Selva, Ascensión Doñate-Martínez y Juan Miguel García-Gómez, del BDSLab-ITACA, y forma parte del proyecto CANCERLESS, coordinado por la Medical University of Vienna, que incluye la colaboración de instituciones de Reino Unido, Grecia, Austria y España, financiado por la Comisión Europea.
