La UPV trata de mejorar la salud de las personas sin hogar a través de la IA

El trabajo permite diseñar estrategias más eficaces de prevención del cáncer y otras enfermedades crónicas en poblaciones vulnerables. El resultado del estudio se ha publicado en la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine, la cual forma parte del proyecto europeo CANCERLESS, financiado por el programa Horizon 2020.

«Las personas que viven en la calle afrontan un mayor riesgo de padecer cáncer debido a la exclusión social, la falta de vivienda y las dificultades de acceso a la atención médica. Este estudio busca mejorar la prevención del cáncer y apoyar la toma de decisiones en políticas sanitarias», explica Juan Miguel García- Gómez, responsable del grupo BDSLab-ITACA y participante en la investigación.

El modelo utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático para lograr representaciones virtuales de personas con características similares a las reales, las cuales fueron entrevistadas. Gracias a esta tecnología, los investigadores aseguran que sería posible predecir el cómo responder en distintos grupos a una intervención sanitaria antes de aplicarla, optimizando la toma de decisiones y el uso de los recursos disponibles.

Para entrenar a la IA se consiguieron datos y analizaron de 652 personas sin hogar procedentes de España, Grecia, Austria y Reino Unido, que participaron en un programa de 18 meses basado en el modelo 'Health Navigator', centrado en el acompañamiento sanitario y el empoderamiento personal.

«Nuestro algoritmo demuestra el potencial de la IA para simular el impacto de las intervenciones y apoyar a los profesionales sanitarios en la planificación de recursos. Además, permite anticipar el efecto de una intervención incluso cuando los datos son limitados, y hacerlo sin comprometer la privacidad de los participantes», destaca Antonio Blasco-Calafat, investigador principal del estudio.

Por ello, los investigadores de la UPV consideran que la herramienta desarrollada ofrece una nueva forma de evaluar virtualmente programas de salud y prevención antes de su aplicación real, lo que puede mejorar la eficiencia y la equidad en la asignación de recursos. De hecho, se ha creado un demostrador interactivo online, que permite visualizar el proceso de simulación y los resultados del modelo.

«La inteligencia artificial nos ayuda a diseñar intervenciones más precisas y sostenibles para las personas más vulnerables», añade Vicent Blanes, investigador del Instituto ITACA participante en el estudio.

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.

«La inteligencia artificial aplicada a la microsimulación nos permite comprender mejor cómo las desigualdades estructurales influyen en la salud y diseñar soluciones más eficaces y basadas en la evidencia científica», concluye Ascensión Doñate, investigadora de ITACA.

En el estudio han participado, por parte del BDSLab-ITACA, los investigadores Antonio Blasco-Calafat, Vicent Blanes-Selva, Ascensión Doñate-Martínez y Juan Miguel García-Gómez. El artículo forma parte del proyecto europeo CANCERLESS, coordinado por la Medical University of Vienna, con la participación de instituciones de Reino Unido, Grecia, Austria y España, y financiado por la Comisión Europea.