Este artículo propone un modelo lineal parcialmente funcional generalizado con términos de interacción. Es adecuado para casos en los que la variable de respuesta es escalar y las variables predictoras incluyen una mezcla de tipos funcionales y escalares, considerando las correlaciones entre las variables predictoras funcionales. El modelo utiliza análisis de componentes principales para la reducción de dimensionalidad, emplea estimación de máxima verosimilitud para obtener valores de parámetros, demuestra las propiedades asintóticas de las estimaciones y valida la precisión del modelo a través de experimentos de simulación de datos. Finalmente, el modelo propuesto se aplicó para investigar la influencia de la calidad del aire, factores climáticos e indicadores médicos y sociales, junto con sus interacciones, en la incidencia de cáncer, que es una respuesta binaria.