Los bots de conversación, o chat bots, son programas de software que interactúan con los usuarios sin intervención humana gracias al uso de algoritmos. Son un nuevo canal de comunicación virtual en el sector salud, incluso similar a los sitios web y las aplicaciones móviles.¹
Estas herramientas son fáciles de aplicar y pueden simular un mensaje escrito por un humano a través de texto o voz, ya sea vía teléfonos inteligentes o computadoras. Una de sus principales características es que pueden responder preguntas hechas por humanos.¹
En este sentido, el campo científico ha desarrollado algoritmos de aprendizaje automático (o machine learning) para predecir enfermedades empleando chat bots. Gracias al uso de máquinas de vectores de soporte se puede lograr una predicción precisa y mejorar la eficiencia del modelo predictivo. Además, es posible conseguir el estilo de chat casual utilizando el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés). Las personas pueden utilizar este enfoque para reducir las estadías en el hospital y recibir servicios de atención médica gratuitos o de bajo costo.¹
El contexto es clave para estos fines, además de que se trata de escenarios que son dinámicos. Los proveedores basados en la nube no cumplen con lo necesario porque están creados para casos genéricos. Aquí es donde el NLP interno puede ser algo valioso, al aclarar el lenguaje natural y transformarlo en lenguaje construido. La arquitectura de este motor se compone de dos partes: clasificador de intención y extractor de entidades.¹
Funcionamiento de los chat bots
El clasificador de intenciones toma la publicación de un usuario, descifra su significado y lo asocia con una de las intenciones ya reconocidas por el chat bot. Es una herramienta para categorizar datos, en este caso, un texto en múltiples categorías.¹
Así, los bots clasifican cada parte de una oración en categorías divididas para comprender la intención detrás de la pregunta que han recibido, de manera similar a como las personas clasifican los objetos en conjuntos, como: un violín es un instrumento, una camisa es un tipo de ropa y la felicidad es una emoción.¹
Como su nombre lo indica, el extractor de entidades extrae datos clave de la consulta que hace el consumidor, tales como: tipo de platillo que desea probar, hora del pedido, tipo de dificultad que enfrenta el consumidor, nombre del cliente, teléfono celular, número de teléfono y diferentes detalles.¹
Incluso con un chat bot de voz o un asistente de voz, las instrucciones se traducen a contenido en forma de texto gracias al motor NLP. Hay una gran cantidad de componentes, y cada elemento funciona en conjunto para satisfacer las intenciones o problemas del consumidor.¹
Por ejemplo, gracias a la comprensión del habla, cuando el consumidor dice algo el chat bot debe ser capaz de representar lo que está diciendo y cuál es su objetivo. Con base en esto, el chat bot debe actuar en consecuencia.¹
Otro elemento clave es el mantenimiento del contexto. Los bots deben ser lo suficientemente inteligentes como para reconocer el contexto del consumidor. A veces, el consumidor también puede usar frases iguales en contextos únicos.¹
Los chat bots con inteligencia artificial (IA) cuentan con mejores herramientas para responder consultas complicadas. La interacción es atractiva, conversacional y animada. Además aprende de cada conversación que tiene con los clientes, utilizando la interacción anterior para mejorar la reacción del día. Este pasatiempo permite mejorar el rendimiento de la reacción del bot.¹
Bots para mejorar la atención médica
En el ámbito del fitness, por ejemplo, los bots pueden mejorar la información, el seguimiento o el apego al tratamiento de los pacientes. Pueden ser una técnica revolucionaria para proporcionar una mayor simplicidad y facilitar la adherencia a largo plazo.¹
Actualmente se desarrollan chat bots con tecnología de IA para tratar la depresión y la ansiedad, replicando el comportamiento humano. RightEye© LLC ha innovado en la investigación del autismo para detectar el trastorno del espectro autista en etapas tempranas mediante la aplicación de tecnología de seguimiento ocular. La atención primaria es una de las áreas clave de desarrollo de la IA.²
Además, la inteligencia artificial está en camino de volverse más útil en muchos niveles, lo cual conduce a resultados mejores y más rápidos para los pacientes. Con los avances recientes en la investigación de la IA y con la ayuda del apoyo y recursos de los gobiernos, es muy probable que esta tecnología crezca ampliamente y existe un gran potencial para ahorrar costos y mejorar la calidad del servicio en el cuidado de la salud.²
- Shryl Shalom JB, Ghosh D, Prasad A, Busshetty H. A survey on chatbots in healthcare. IJRESM [Internet]. 2022 [citado el 28 de septiembre de 2022];5(4):140–143. Disponible en: https://www.journals.resaim.com/ijresm/article/view/1967
- Manne R, Kantheti SC. Application of artificial intelligence in healthcare: Chances and challenges. Current Journal of Applied Science and Technology [Internet]. 2021 [citado el 28 de septiembre de 2022];40(6):78-89. Disponible en: https://www.academia.edu/47893201/Application_of_Artificial_Intelligence_in_Healthcare_Chances_and_Challenges?auto=citations&from=cover_page