En un esfuerzo por abordar los desafíos persistentes en el sistema de salud colombiano, he desarrollado un chatbot inteligente como parte del proyecto DocMe. Este chatbot tiene como objetivo mejorar la accesibilidad y eficiencia en el sistema de salud mediante el uso de inteligencia artificial.
Contexto
El sistema de salud colombiano enfrenta desafíos significativos en la gestión de citas médicas, incluyendo la saturación de líneas de atención y la dificultad para acceder a servicios médicos oportunos. DocMe busca abordar estas dificultades mediante soluciones tecnológicas innovadoras, como es el chatbot inteligente, que facilita la interacción y proporciona respuestas rápidas y precisas.
Funcionalidades Clave del Chatbot
El chatbot en DocMe está diseñado para manejar diversas situaciones y consultas médicas:
Saludo y Bienvenida
- Patrones de Entrada: Incluyen saludos comunes como "hola", "¿qué tal?", entre otros.
- Respuestas: El chatbot responde de manera amigable y personalizada, iniciando la interacción con el usuario de manera acogedora.
Información del Asistente
- Patrones de Entrada: Preguntas sobre el nombre del chatbot y su función.
- Respuestas: Describe su función como asistente virtual en la gestión de citas médicas y la facilitación de la experiencia del usuario en el cuidado de la salud.
Apoyo Emocional
- Patrones de Entrada: Expresiones de malestar emocional como "me siento mal" o "estoy lidiando con mucha ansiedad".
- Respuestas: Ofrece apoyo emocional y, si es necesario, guía al usuario para buscar ayuda profesional, como consejeros o terapeutas.
Síntomas Físicos
- Patrones de Entrada: Indicaciones de malestar físico como "tengo fiebre" o "me siento enfermo".
- Respuestas: Proporciona recomendaciones básicas de salud y, si es necesario, le recomienda al usuario agendar una cita.
Tecnologías Utilizadas
El desarrollo del chatbot se fundamenta en las siguientes tecnologías:
- Python: Utilizado como el lenguaje principal para el desarrollo del backend y la integración de diferentes componentes del proyecto.
- Flask: Framework utilizado para la construcción del backend de la aplicación web, proporcionando rutas y manejo de solicitudes HTTP.
- Flask-SQLAlchemy para la gestión de bases de datos: Utilizado para interactuar con la base de datos MySQL, gestionando eficientemente los datos de usuarios y citas médicas.
- Numpy para operaciones matemáticas: Empleado para realizar cálculos numéricos y operaciones matemáticas esenciales en el procesamiento de datos.
- NLTK para el procesamiento de lenguaje natural: Integrado para el análisis y procesamiento de texto en consultas de usuarios, permitiendo funciones como tokenización y lematización.
- Keras para el modelado de redes neuronales: Utilizado para desarrollar y entrenar modelos de redes neuronales, mejorando la precisión en la clasificación de intenciones en las consultas de los usuarios.
- TensorFlow como backend para keras: Utilizado como backend para ejecutar modelos de aprendizaje profundo desarrollados con Keras, garantizando un rendimiento optimizado.
- waitress como servidor WSGI: Utilizado como servidor web para servir la aplicación Flask en producción, proporcionando una implementación ligera y eficiente.
- PyMySQL para la conexión con MySQL: Utilizado para establecer y gestionar la conexión entre la aplicación Flask y la base de datos MySQL, asegurando la integridad y la eficiencia de los datos almacenados.
- SciKit-Learn para técnicas de machine learning: Empleado para implementar algoritmos de aprendizaje automático que optimizan la clasificación de datos y la detección de patrones en las consultas de los usuarios.
- PySpellChecker para corrección ortográfica: Integrado para mejorar la precisión en el procesamiento de texto, corrigiendo errores ortográficos en las consultas de los usuarios antes de su análisis.
Resultados y Beneficios
La integración del chatbot en DocMe ha demostrado mejorar significativamente la accesibilidad y eficiencia en la gestión de consultas médicas. Los usuarios pueden recibir respuestas rápidas y precisas, reduciendo la carga administrativa y mejorando la satisfacción general del paciente.
Conclusiones
El chatbot en DocMe representa un avance en la digitalización de los servicios de salud, ofreciendo una solución innovadora para mejorar la interacción paciente-servicio médico. Este proyecto subraya mi habilidad para aplicar tecnologías avanzadas en la resolución de problemas complejos, preparándome para enfrentar nuevos desafíos y contribuir al campo de la salud digital con soluciones eficaces y orientadas al usuario.