Un equipo de investigadores del grupo Biomedical Data Science Lab (BDSLab) del Instituto ITACA de la Universitat Politècnica de Valencia (UPV) ha desarrollado un modelo innovador de microsimulación basado en inteligencia artificial (IA), diseñado para analizar cómo factores como la calidad de vida, el acceso a servicios médicos y el empoderamiento personal afectan la salud de las personas sin hogar. Este estudio, publicado en “Computer Methods and Programs in Biomedicine”, se enmarca en el proyecto europeo Cancerless, financiado por el programa Horizon 2020. El objetivo es diseñar estrategias más eficaces para la prevención del cáncer y otras enfermedades crónicas en poblaciones vulnerables, tal como señala un comunicado de la UPV.
Juan Miguel García-Gómez, responsable del grupo BDSLab-ITACA, explica que las personas que viven en la calle enfrentan un mayor riesgo de cáncer debido a la exclusión social, la falta de vivienda y las dificultades para acceder a atención médica. Por ello, este estudio busca mejorar la prevención del cáncer y apoyar la formulación de políticas sanitarias. Utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático, el modelo genera poblaciones sintéticas que permiten predecir la respuesta a diversas intervenciones sanitarias, optimizando así la toma de decisiones y el uso eficiente de recursos.
El entrenamiento del modelo fue posible gracias al análisis de datos de 652 personas sin hogar de España, Grecia, Austria y Reino Unido, quienes participaron en un programa de 18 meses fundamentado en el modelo Health Navigator, centrado en el acompañamiento sanitario y el empoderamiento personal.
Antonio Blasco-Calafat, investigador principal, destaca que el algoritmo desarrollado demuestra el potencial de la IA para simular el impacto de intervenciones específicas y apoyar a los profesionales sanitarios en la planificación de recursos. Subraya además que la herramienta permite anticipar efectos incluso cuando los datos disponibles son limitados, asegurando la privacidad de los participantes.
El equipo de ITACA-UPV resalta que esta herramienta ofrece una nueva forma de evaluar virtualmente los programas de salud y prevención antes de su implementación real, promoviendo una asignación de recursos más eficiente y equitativa. De hecho, se ha creado un demostrador interactivo en línea que permite visualizar el proceso de simulación y los resultados obtenidos.
“La inteligencia artificial nos permite diseñar intervenciones más precisas y sostenibles para las personas más vulnerables”, afirma Vicent Blanes, investigador participante en el estudio.
Este proyecto abre nuevas posibilidades para aplicar la misma metodología en otros ámbitos de la salud pública y las políticas sociales, con un enfoque particular en la prevención de enfermedades crónicas y la evaluación de estrategias de inclusión y bienestar. Ascensión Doñate, investigadora de ITACA, resalta que la IA aplicada a microsimulación ayuda a comprender mejor el impacto de las desigualdades estructurales en la salud, permitiendo el diseño de soluciones más eficaces basadas en evidencia científica.
El estudio cuenta con la participación de los investigadores Antonio Blasco-Calafat, Vicent Blanes-Selva, Ascensión Doñate-Martínez y Juan Miguel García-Gómez, y forma parte de un esfuerzo colaborativo del proyecto europeo CANCERLESS, coordinado por la Medical University of Vienna, con instituciones de Reino Unido, Grecia, Austria y España, financiado por la Comisión Europea.
