En estudios biomédicos que involucran datos de tiempo hasta el evento, un sujeto puede experimentar distintos tipos de eventos. Consideramos el problema de estimar las funciones de transición para un modelo de riesgos semicompetitivos bajo el marco del modelo de enfermedad-muerte. Proponemos estimar las funciones de intensidad maximizando una verosimilitud basada en B-spline. El método produce estimaciones suaves sin suposiciones paramétricas. Nuestro enfoque propuesto facilita el cálculo fácil de la covarianza de los parámetros del modelo y proporciona una interpretación directa. En comparación con enfoques existentes, nuestro método propuesto no requiere la especificación subjetiva de la distribución de fragilidad ni la suposición de Markov o semi-Markov que puede no cumplirse en aplicaciones reales. Establecemos la consistencia, la tasa de convergencia y la normalidad asintótica de los estimadores propuestos bajo algunas condiciones de regularidad. También proporcionamos estudios de simulación para evaluar el rendimiento en muestra finita de la estrategia de modelado y estimación propuesta. Se utiliza además una aplicación de datos reales para ilustrar la metodología propuesta.