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Acalán 115 42 Julio - Diciembre

Una de las ventajas de esta herramienta es que médica con un especialista en caso de necesitarlo.
puede ir aprendiendo de manera constante con
base en las respuestas del usuario e información A su vez, este diagnóstico auxiliar puede ayudar a
que se vaya generando, esto ayudará a que nuestra incrementar la ef ciencia del médico especialista en
interfaz conversacional vaya tomando un cierto salud mental, porque el resultado de la evaluación
tipo de “experiencia” al identif car patrones que será registrado en el historial del usuario, el cual
ayuden al usuario f nal con recomendaciones más estará disponible; y así el especialista podrá tener
enfocadas. Con dicha herramienta, el usuario puede un punto de partida y no invertirá tiempo de la
obtener un diagnóstico auxiliar de nivel de ansiedad cita en la evaluación, también podrá dirigir la
y depresión de manera inmediata y frecuente; con conversación y esfuerzo a los puntos críticos que
ello puede tener una idea del cómo se encuentra crea conveniente según las respuestas brindadas
emocionalmente y así poder concretar una cita por el usuario en consulta.

Imagen 4. Ventajas del uso del asistente virtual.
Fuente: Elaboración propia.
Conclusiones como lenguaje de programación Python. Una de
las razones por la que se escogió este lenguaje es
La pandemia de Covid-19 no sólo está afectando que posee una gran variedad de frameworks para la
la salud física de la población; la salud mental y programación en el lado del servidor entre los que
el estado de bienestar de las personas también se podemos mencionar Django y Flask, y se optó por
alteran, lo que demanda atención prioritaria por escoger a Django como herramienta de apoyo para
parte de los especialistas en salud. Lo anterior el lado del servidor. Cabe mencionar que Django
implica un cambio en la práctica clínica que permita es de código abierto y gratuito, tiene un apoyo
garantizar el cuidado y soporte de las personas con comunitario extremadamente útil y activo con
padecimientos mentales previos, así como de la mucha documentación. Con Django se adquiere la
población que comienza a padecer las consecuencias mayoría de las cosas “listas para usar” como un solo
psicosociales de la pandemia de Covid-19. producto.

Con el presente proyecto se valida que la herramienta La solución propuesta que se utilizó en este proyecto
Senti con Inteligencia Artif cial, la cual es una en el Back-End fue la propuesta de una modelo de
solución de tecnología digital, puede proporcionar procesamiento de lenguaje y natural. Para esto se
un diagnóstico auxiliar inicial relacionado al utilizó la librería NLTK que es una librería muy
trastorno de ansiedad y depresión con algunos complementa para la realización de operaciones
instrumentos de medición que se implementaron en con textos. El objetivo de este modelo era validar
la herramienta; generando un nuevo canal gratuito, las cadenas de texto de parte de la interfaz gráf ca y
de fácil acceso y de interfaz amigable para el usuario como herramienta apoyo previo al entrenamiento de
y que le permita conocer su estado emocional sobre la red neuronal.
estos trastornos en cualquier momento y lugar.
Mediante el uso de esta tecnología de Inteligencia Otro aspecto interesante a rescatar es que las
Artif cial, un agente conversacional puede replicar redes neuronales permiten extraer información
de manera convincente el tipo de interacciones útil y producir inferencias a partir de los datos
basadas en el chat que un usuario puede tener disponibles gracias a su capacidad de aprendizaje.
normalmente con otro humano. Sus propiedades como reconocedores de patrones
altamente tolerantes a errores permiten combinar las
En cuanto a la propuesta de la solución del Back-End cualidades del razonamiento humano con la lógica
existen varias formas de implementar, sin embargo, precisa y la memoria de las computadoras, por lo
después de analizar algunas opciones se escogió que resultan de gran utilidad en medicina como

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL CARMEN