Conversemos: Un sistema conversacional inteligente para el bienestar emocional
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2024-05
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Resumen
Este proyecto desarrolló un sistema conversacional respaldado por inteligencia artificial y automatización de procesos robóticos (RPA) para apoyar el manejo del trastorno de la depresión. Proporcionó estrategias preventivas y terapéuticas, así como asistencia en el apoyo informativo de esta enfermedad, ofreciendo apoyo integral a quienes la enfrentan. El sistema se basó en el análisis del entorno de los estudiantes de la universidad El Bosque con el objetivo de comprender las necesidades específicas y los desafíos que podían llegar a enfrentar en términos del manejo de trastornos mentales.
A través de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático, el sistema logró proporcionar respuestas detalladas sobre definiciones, tipos, características y escalas relacionadas con la depresión. Además de brindar información informativa, el sistema integró un enfoque preventivo y terapéutico, agilizando la entrega de respuestas y facilitando el acceso a recursos relevantes para los usuarios.
La implementación de este sistema tuvo como objetivo integrar aspectos biológicos, psicológicos y culturales, procurando superar el estigma asociado con los trastornos mentales y proporcionar acceso libre a información relevante acerca de la depresión. Por medio de la colaboración de expertos en el campo, se evaluó la eficacia del sistema en la identificación temprana, prevención y educación relacionada con la depresión. Se llevaron a cabo pruebas intensivas que evaluaron la usabilidad y las recomendaciones en escenarios controlados para evaluar eficazmente la usabilidad del sistema y de esta manera mejorar continuamente la simplicidad de su uso. En última instancia, este proyecto aspiró a mejorar la comprensión y el manejo de este trastorno, impactando positivamente en la calidad de vida de los usuarios.
Descripción
Abstract
This project developed a conversational system supported by artificial intelligence and robotic process automation (RPA) to aid in managing depression. It provided preventive and therapeutic strategies, as well as informational support for this illness, offering comprehensive assistance to those facing it.
The system was grounded in the analysis of the environment of students at Universidad El Bosque with the aim of understanding the specific needs and challenges they may encounter in terms of managing mental disorders.
Through natural language processing algorithms and machine learning, the system provided detailed responses regarding definitions, types, characteristics, and scales related to depression. In addition to providing informational support, the system integrated a preventive and therapeutic approach, streamlining response delivery and facilitating access to relevant resources for users.
The implementation of this system aimed to integrate biological, psychological, and cultural aspects, overcoming the stigma associated with mental disorders and providing free access to relevant information about depression. Through collaboration with experts in the field, the effectiveness of the system in early identification, prevention, and education related to depression was evaluated.
Intensive testing was conducted to assess usability and recommendations in controlled scenarios to effectively evaluate the usability of the system and continuously improve its ease of use. Ultimately, this project aimed to enhance understanding and management of this disorder, positively impacting the quality of life of users.
Palabras clave
Inteligencia Artificial, Algoritmos para la gestión de datos y conocimiento, Medicina y ciencia, Psicología, Diagnósticos, Educación
Keywords
Artificial Intelligence, Algorithms for data and knowledge management, Medicine and science, Psychology, Diagnostics, Education