Investigadores de la Universitat Politècnica de Valencia (UPV) han desarrollado un modelo de inteligencia artificial destinado a mejorar la salud de las personas sin hogar. Este innovador modelo de microsimulación, creado por el grupo Biomedical Data Science Lab (BDSLab) del Instituto ITACA, predice el impacto de factores como la calidad de vida, el acceso a servicios médicos y el empoderamiento personal en la salud de estas personas.
El estudio ha sido publicado en la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine y forma parte del proyecto europeo Cancerless, que cuenta con financiación del programa Horizon 2020. El objetivo es diseñar estrategias más efectivas para la prevención del cáncer y otras enfermedades crónicas en poblaciones vulnerables, informó la UPV en un comunicado.
Juan Miguel García-Gómez, responsable del grupo BDSLab-ITACA, señaló que las personas en situación de calle están en mayor riesgo de desarrollar cáncer debido a factores como la exclusión social y la dificultad en el acceso a servicios de salud. Este estudio busca mejorar la prevención del cáncer y apoyar las decisiones en políticas de salud pública.
El modelo emplea técnicas avanzadas de aprendizaje automático para crear poblaciones sintéticas que simulan a personas reales. Esto permite predecir la respuesta de diferentes grupos ante intervenciones sanitarias antes de su implementación, optimizando así la toma de decisiones y el uso de recursos.
Para entrenar el modelo, se analizaron datos de 652 personas sin hogar en España, Grecia, Austria y Reino Unido, que 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 demuestra el potencial de la inteligencia artificial para simular el impacto de las intervenciones y ayudar a los profesionales de salud en la planificación de recursos. La tecnología 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 esta herramienta ofrece una nueva manera de evaluar programas de salud y prevención virtualmente antes de su aplicación, mejorando la eficiencia y equidad en la asignación de recursos. Han desarrollado un demostrador interactivo en línea que permite visualizar el proceso de simulación y sus resultados.
Vicent Blanes, investigador del Instituto ITACA, afirmó que la inteligencia artificial ayuda a diseñar intervenciones más precisas y sostenibles para las personas más vulnerables.
Este trabajo abre nuevas posibilidades para aplicar la 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. Ascensión Doñate, investigadora de ITACA, resaltó que la inteligencia artificial aplicada a la microsimulación permite entender mejor cómo las desigualdades estructurales afectan la salud y facilita la creación de soluciones basadas en evidencia científica.
En la investigación participaron los investigadores del BDSLab-ITACA Antonio Blasco-Calafat, Vicent Blanes-Selva, Ascensión Doñate-Martínez y Juan Miguel García-Gómez. El proyecto CANCERLESS está coordinado por la Medical University of Vienna y cuenta con la colaboración de instituciones de Reino Unido, Grecia, Austria y España, cofinanciado por la Comisión Europea.
