Desarrollo de chat con machine learning para detectar posibles síntomas de depresión en aplicación móvil para acompañamiento en proceso de duelo.

Abstract

La depresión y el proceso del duelo son temas significativos en la salud mental, que pueden estar interconectados en ciertos contextos. En este trabajo de graduación titulado "Desarrollo de chat con machine learning para detectar posibles síntomas de depresión en aplicación móvil para acompañamiento en proceso de duelo", se aborda la importancia de brindar apoyo emocional a personas que atraviesan una etapa de duelo, donde la detección temprana de síntomas de depresión resulta fundamental. Mediante el uso de tecnología de machine learning, se desarrolló una aplicación móvil que permita detectar signos de depresión en los usuarios, facilitando así un acompañamiento oportuno y efectivo durante su proceso de duelo. Este estudio promueve una aproximación innovadora para abordar la salud mental y brindar herramientas de soporte emocional a aquellos que enfrentan momentos difíciles tras la pérdida de un ser querido. En este trabajo se usó un modelo de detección de análisis de sentimientos, el cual fue sometido a una capa de entrenamiento para que pueda detectar con mayor precisión los sentimientos de un texto. Junto con otras reglas, se usó el modelo de análisis de sentimientos para determinar si los mensajes de un chat entre un psicólogo y algunos pacientes muestran algún síntoma de depresión. El modelo que se utilizó en este proyecto fue "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment" de la página Hugging Face para que la aplicación pueda entender de mejor forma las palabras en español y detectar sentimientos de mejor forma. (LA)