Integración de IA y salud mental: Implementación de un sistema de asistencia virtual para la detección y atención de problemas psicológicos

Abstract

Este estudio se centra en el diseño de un asistente virtual basado en inteligencia artificial, con el propósito de identificar rasgos de depresión y ansiedad en los estudiantes de primera matrícula de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD). Dado el impacto que la educación a distancia puede tener en la salud mental de los estudiantes, especialmente en su proceso de adaptación académica, se busca ofrecer una herramienta accesible que proporcione apoyo emocional y facilite la detección temprana de posibles trastornos emocionales. La metodología utilizada fue descriptiva-tecnológica, centrada en el análisis y diseño conceptual del asistente virtual. Se adoptó un enfoque basado en el modelo en cascada, limitándose a las fases de análisis de requerimientos y diseño del sistema. A través de técnicas de análisis documental y modelado UML, se definieron los requerimientos funcionales y no funcionales del sistema, y se estableció una arquitectura cliente-servidor que facilita la interacción entre el usuario y el asistente virtual. El sistema fue diseñado para interactuar con los estudiantes mediante texto y voz, procesando las respuestas en tiempo real con modelos de procesamiento de lenguaje natural (PLN). Como resultado, se diseñó un prototipo de asistente virtual que tiene la capacidad de identificar posibles signos de ansiedad y depresión en las interacciones de los estudiantes. El sistema proporciona recomendaciones personalizadas y sugiriendo recursos de ayuda profesional cuando detecta patrones emocionales preocupantes. La implementación de esta tecnología tiene el potencial de mejorar el acceso a la salud mental, reducir el estigma asociado a la búsqueda de apoyo psicológico y ofrecer una herramienta complementaria a la atención profesional. En conclusión, el proyecto ofrece una solución innovadora que puede contribuir significativamente al bienestar emocional de los estudiantes en educación a distancia.