Autor(es): Sri Lalitha Y., Ganapathi Raju N. V., Ram Teja Vanimireddy, Venkata Sai Kiran Mothe, Anil Nayak Nenavath
Año: 2023
Referencia bibliográfica:
Lalitha, S. Y., Raju, G. N. V., Vanimireddy, R. T., Mothe, V. S. K., & Nenavath, A. N. (2023). Conversational AI Chatbot for Healthcare. E3S Web of Conferences, 391, 01114. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202339101114
Categoría asignada: Asistencia sanitaria pública
Resumen:
El artículo Conversational AI Chatbot for Healthcare explora el desarrollo e implementación de chatbots impulsados por inteligencia artificial (IA) en el sector sanitario, destacando sus aplicaciones para la mejora de la atención médica y la eficiencia operativa. Los autores, liderados por Sri Lalitha Y., presentan un modelo conversacional que utiliza IA para predecir enfermedades basándose en los síntomas descritos por los pacientes y sugerir médicos especializados para su tratamiento.
La premisa principal del artículo es abordar las limitaciones en la comunicación entre pacientes y proveedores de atención médica, particularmente cuando se trata de enfermedades leves que podrían evolucionar hacia condiciones más graves si no se tratan de manera oportuna. A través del uso de chatbots, los pacientes pueden recibir orientación sobre su condición de salud sin la necesidad de esperar respuestas de profesionales humanos o realizar visitas presenciales innecesarias. Este sistema tiene como objetivo resolver los problemas de sobrecarga en los sistemas de salud y reducir los tiempos de espera mediante la automatización de consultas comunes.
El sistema propuesto utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para interpretar las consultas de los usuarios y procesarlas contra una base de datos médica. A través del modelo de aprendizaje automático K-Nearest Neighbors (KNN), el chatbot predice la posible enfermedad del paciente basándose en la similitud entre los síntomas introducidos y los patrones de datos en el conjunto de entrenamiento. Además, se utiliza un modelo secuencial para mejorar la precisión de las predicciones a través de un análisis más profundo de los datos de texto.
El artículo describe el proceso completo de desarrollo del chatbot, desde la creación de la interfaz gráfica hasta la implementación de los algoritmos de predicción. El sistema extrae información clave de las consultas del usuario, como los síntomas, y los compara con una base de datos predefinida. Luego, el chatbot proporciona recomendaciones sobre posibles enfermedades y sugiere médicos especializados. También se destacan las capacidades del chatbot para interactuar de manera natural con los pacientes, replicando la experiencia de hablar con un profesional de la salud.
El uso de la IA en este contexto tiene múltiples ventajas, entre ellas la personalización de las respuestas, la capacidad de operar 24/7, y la reducción de la carga de trabajo para los profesionales de la salud. Los autores explican que este tipo de sistema es particularmente útil en situaciones de emergencia de salud pública, como la pandemia de COVID-19, donde la demanda de servicios médicos excede las capacidades de los proveedores.
Sin embargo, el estudio también aborda algunos desafíos y limitaciones del sistema. Una de las principales preocupaciones es la precisión de los diagnósticos generados por el chatbot. Aunque el modelo KNN proporciona resultados aceptables en muchos casos, su efectividad depende en gran medida de la calidad y la cantidad de los datos utilizados para entrenar el sistema. Además, el chatbot enfrenta dificultades para manejar consultas complejas o sintomatología que no coincide claramente con las enfermedades registradas en la base de datos.
Otro reto identificado es la falta de comprensión contextual por parte del chatbot, lo que puede llevar a respuestas genéricas o inadecuadas si los usuarios no formulan sus consultas de manera precisa. Para mejorar esta limitación, los autores sugieren la integración de modelos más avanzados de comprensión del lenguaje y el uso de técnicas de aprendizaje profundo, como redes neuronales recurrentes (RNN), para permitir que el sistema pueda interpretar mejor el contexto de las conversaciones.
El artículo concluye que los chatbots de atención médica basados en IA pueden ofrecer soluciones efectivas para mejorar la accesibilidad a la atención médica y reducir la presión sobre los sistemas de salud, pero que su implementación requiere mejoras continuas, especialmente en términos de precisión y comprensión del contexto. En el futuro, los autores sugieren que se exploren tecnologías adicionales, como el reconocimiento de voz y facial, para mejorar la interacción y crear una experiencia aún más cercana a la proporcionada por los médicos humanos.
