Browsing by Author "Miguez Llorente, Mauricio"

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    Paciente Presente
    (Universidad ORT Uruguay, 2022) D'Uva Pezzente, Martín; Llavayol Guerra, Valentina Nicole; Miguez Llorente, Mauricio; Pirez Mascheroni, Facundo; Solari Buela, Martín; Lifschitz, Sergio; Saavedra González, María Jimena
    Paciente Presente es un proyecto de validación tecnológica que explora la posibilidad de aportar valor en el marco de la terapia cognitivo-conductual. Esto es llevado a cabo aplicando inteligencia artificial para analizar autorregistros, utilizando procesamiento del lenguaje natural. La terapia cognitivo-conductual es un tipo de tratamiento psicoterapéutico que ayuda a las personas a aprender a identificar y cambiar patrones de pensamiento. En el marco de esta terapia, una de las estrategias más importantes es el autorregistro. Al llevar a cabo un autorregistro, el paciente describe una situación que le causó angustia en el momento que le ocurrió. Son utilizados por el paciente para practicar la racionalización de emociones y por el psicólogo para evaluar al paciente. Para definir el problema que aborda este proyecto, el equipo llevó a cabo una etapa de investigación sobre la terapia cognitivo-conductual. Durante la misma, el equipo aplicó técnicas de la metodología Design Thinking, realizó entrevistas con psicólogos, prototipos y consultó bibliografía referente al área. Como resultado, el equipo identificó que en el marco de la terapia cognitivo-conductual, los pacientes encuentran dificultad a la hora de realizar autorregistros con frecuencia y de manera correcta. Esto limita la información que se pone a disposición del psicólogo para que pueda realizar un análisis efectivo de la evolución del paciente. A partir de esto, el equipo construyó una aplicación que brinda apoyo al proceso de la terapia cognitivo-conductual. El objetivo es facilitarle al paciente la captura de autorregistros, asistir al psicólogo con el análisis de los mismos y con el seguimiento de la evolución del paciente. Para analizar autorregistros fue necesario aplicar diversas técnicas de inteligencia artificial tales como: detección de emociones y palabras clave, etiquetado gramatical y pasaje de voz a texto. Para cada una, el equipo debió seleccionar herramientas basándose en: los idiomas disponibles, la facilidad de integración al sistema, el precio y los resultados de realizar diferentes pruebas. Finalmente, el equipo condujo una serie de pruebas de usabilidad haciendo énfasis en la captura de autorregistros y se le entregó al cliente los prototipos en conjunto con los documentos de investigación. El equipo validó que es posible aportar valor a la terapia cognitivo-conductual utilizando herramientas de inteligencia artificial.