Autor(es): Matthew Pears, Stathis Konstantinidis
Año: 2022
Referencia bibliográfica:
Pears, M., & Konstantinidis, S. (2022). Bibliometric Analysis of Chatbots in Health: Trend Shifts and Advancements in Artificial Intelligence for Personalized Conversational Agents. In P. Otero et al. (Eds.), MEDINFO 2021: One World, One Health – Global Partnership for Digital Innovation. IOS Press. https://doi.org/10.3233/SHTI220125
Categoría asignada: Lenguaje y comunicación
Resumen:
El artículo Bibliometric Analysis of Chatbots in Health: Trend Shifts and Advancements in Artificial Intelligence for Personalized Conversational Agents presenta un análisis bibliométrico exhaustivo del uso de chatbots en el ámbito de la salud, enfocándose en cómo las tendencias y enfoques han evolucionado entre los años 2000 y 2021. Este estudio destaca un cambio significativo en la investigación y desarrollo de chatbots de salud, impulsado por el avance de las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y el creciente interés en soluciones de salud digital que mejoren la interacción con los pacientes.
El análisis se realizó sobre un conjunto de datos compuesto por 2148 documentos de varias fuentes, incluidos artículos académicos, capítulos de libros, y actas de conferencias. La revisión revela un marcado aumento en la producción científica sobre chatbots de salud a partir del año 2016. A partir de esa fecha, la aplicación de la IA en la creación de agentes conversacionales y el desarrollo de modelos más personalizados experimentó un crecimiento significativo, con un aumento promedio anual del 45.81% en publicaciones relacionadas con estos temas. Este auge ha sido atribuido a la mejora en las tecnologías de aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural (NLP).
El estudio pone de manifiesto cómo las primeras investigaciones sobre chatbots se centraban principalmente en tareas administrativas y de apoyo, como la gestión de citas médicas y la respuesta a preguntas frecuentes. Sin embargo, la llegada de tecnologías más avanzadas, como el aprendizaje profundo y la integración de IA generativa, ha permitido que los chatbots se utilicen en aplicaciones más complejas, como la detección de enfermedades y la monitorización de pacientes. Los autores destacan que, aunque las publicaciones sobre chatbots en el ámbito de la salud aún son menos frecuentes en comparación con otros sectores como el marketing o la educación, el número de investigaciones está creciendo rápidamente.
Entre los principales hallazgos, el artículo destaca que los chatbots de salud más avanzados están siendo diseñados con capacidades personalizadas, lo que significa que pueden ajustarse a las necesidades específicas de cada paciente. Estos agentes, habilitados con IA, utilizan datos del paciente, como sus síntomas y antecedentes médicos, para generar respuestas personalizadas y recomendaciones de tratamiento. Un avance significativo es el uso de la blockchain para la gestión segura de datos médicos, lo que permite que los chatbots ofrezcan diagnósticos precisos basados en la información de salud compartida de manera segura.
A pesar de estos avances, el artículo también aborda varios desafíos y limitaciones. Uno de los principales problemas identificados es la falta de interfaces intuitivas que faciliten la interacción fluida con los chatbots. Los autores señalan que, aunque las tecnologías de IA han avanzado considerablemente, la experiencia del usuario sigue siendo un obstáculo importante para la adopción generalizada de estos sistemas en la salud. Además, la precisión en la interpretación de datos clínicos y la necesidad de garantizar la seguridad y privacidad de los datos son barreras críticas que deben superarse para lograr una implementación más amplia.
El estudio concluye que el futuro de los chatbots de salud dependerá en gran medida de la capacidad para desarrollar interfaces más sofisticadas que minimicen la percepción de artificialidad, así como de la integración de IA avanzada para mejorar el reconocimiento de síntomas y la personalización de diagnósticos. Se espera que en los próximos años haya una proliferación masiva de publicaciones y desarrollos en este campo, con aplicaciones que podrían transformar radicalmente la forma en que los pacientes interactúan con los sistemas de salud.
Finalmente, los autores recomiendan que las futuras investigaciones sobre chatbots en la salud se enfoquen en co-creación con los usuarios finales, lo que podría mejorar la usabilidad y la adopción de estos sistemas. Asimismo, sugieren que las tecnologías emergentes, como el uso de agentes conversacionales en mHealth y el aprendizaje automático, seguirán siendo áreas clave de exploración, con el potencial de redefinir el cuidado de la salud en una era digital.
