VALÈNCIA, 23 de noviembre.

Un grupo de investigadores del Biomedical Data Science Lab (BDSLab) del Instituto ITACA de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha hecho un importante avance en la salud pública al desarrollar un modelo de microsimulación que utiliza inteligencia artificial (IA). Este innovador modelo está diseñado para evaluar el impacto de factores como la calidad de vida y el acceso a la atención médica en la salud de las personas que viven en la calle.

La investigación, publicada en la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine, se enmarca dentro del proyecto europeo Cancerless, respaldado por el programa Horizon 2020. Su objetivo es contribuir a la creación de estrategias más eficaces para la prevención del cáncer y otras enfermedades crónicas en grupos vulnerables, según el comunicado emitido por la universidad.

Juan Miguel García-Gómez, líder del grupo BDSLab-ITACA y uno de los investigadores, ha destacado la alta vulnerabilidad de las personas sin hogar, quienes enfrentan un elevado riesgo de desarrollar cáncer debido a su exclusión social y dificultades para acceder a servicios de salud. Este estudio tiene como finalidad mejorar las políticas de prevención y apoyo sanitario en este sector de la población.

El modelo implementa técnicas avanzadas de aprendizaje automático para crear representaciones virtuales de individuos sin hogar, que reflejan sus características reales. Esto permite prever la respuesta de distintos grupos a intervenciones sanitarias, facilitando así la toma de decisiones y optimizando la asignación de recursos hospitalarios.

Los investigadores realizaron el estudio analizando datos de 652 personas sin hogar de España, Grecia, Austria y el Reino Unido, quienes formaron parte de un programa de 18 meses centrado en el empoderamiento personal y el seguimiento de su salud.

Antonio Blasco-Calafat, investigador principal del proyecto, ha subrayado el potencial del algoritmo para simular el impacto de diferentes intervenciones, ayudando a los profesionales de la salud a planificar mejor los recursos disponibles. Además, la herramienta permite prever los resultados de una intervención incluso en situaciones de escasez de datos, sin poner en riesgo la privacidad de los participantes.

Por esta razón, los científicos de ITACA-UPV consideran que esta herramienta brinda una solución innovadora para evaluar programas de salud antes de su implementación, mejorando tanto la eficiencia como la equidad en la distribución de recursos. Además, han creado un demostrador interactivo en línea que permite a los usuarios visualizar el proceso de simulación y los resultados obtenidos.

Vicent Blanes, otro de los investigadores implicados, ha comentado que la inteligencia artificial facilita el diseño de intervenciones más específicas y sostenibles para los grupos más vulnerables de la sociedad.

Este trabajo pionero sienta las bases para aplicar una metodología similar en otros sectores relacionados con la salud pública y las políticas sociales, centrándose particularmente en programas destinados a la prevención de enfermedades crónicas y en la evaluación de iniciativas de inclusión.

Ascensión Doñate, investigadora de ITACA, ha enfatizado que la aplicación de inteligencia artificial en microsimulación permite una mejor comprensión de las desigualdades estructurales que afectan la salud y la creación de soluciones evidentes y efectivas.

El equipo del BDSLab-ITACA que ha colaborado en este estudio incluye a los investigadores Antonio Blasco-Calafat, Vicent Blanes-Selva, Ascensión Doñate-Martínez y Juan Miguel García-Gómez. Este artículo forma parte del proyecto europeo CANCERLESS, coordinado por la Medical University of Vienna y que involucra a instituciones de varios países europeos, con financiamiento de la Comisión Europea.