Resumen

El uso de métodos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y su aplicación al desarrollo de sistemas conversacionales para el diagnóstico sanitario aumenta el acceso de los pacientes a los conocimientos médicos. En este estudio se desarrolló un servicio de chatbot para el sistema de telesalud Covenant University Doctor (CUDoctor) basado en reglas de lógica difusa e inferencia difusa. El servicio se centra en la evaluación de los síntomas de las enfermedades tropicales en Nigeria. Se utilizó la interfaz de programación de aplicaciones (API) de Telegram Bot para crear la interconexión entre el chatbot y el sistema, mientras que la API de Twilio se utilizó para la interconectividad entre el sistema y un suscriptor del servicio de mensajería corta (SMS). El servicio utiliza la base de conocimientos consistente en hechos conocidos sobre enfermedades y síntomas adquiridos a partir de ontologías médicas. Se utiliza una máquina vectorial de soporte (SVM) difusa para predecir eficazmente la enfermedad en función de los síntomas introducidos. Las entradas de los usuarios se reconocen mediante PLN y se envían al CUDoctor para que tome una decisión. Por último, se envía al usuario un mensaje de notificación en el que se indica el final del proceso de diagnóstico. El resultado es un sistema de diagnóstico médico que proporciona un diagnóstico personalizado utilizando las aportaciones de los usuarios para diagnosticar eficazmente las enfermedades. La usabilidad del sistema desarrollado se evaluó mediante la escala de usabilidad del sistema (SUS), arrojando una puntuación SUS media de 80,4, lo que indica una evaluación global positiva.

• Materias:Inteligencia artificial Big Data Registros médicos electrónicos Acelerómetros Antecedentes teóricos
• Subjects:Artificial intelligence Big Data Electronic medical records Accelerometers Theoretical background
• Palabras claves:síntomas, sistema, interfaz de programación de aplicaciones del bot de Telegram, máquina de vectores de soporte difusos, médico de la Universidad Covenant, reglas de lógica difusa, puntuación media del SUS, sistema de diagnóstico médico, procesamiento del lenguaje natural, evaluación global positiva
• Keywords:symptoms, system, Telegram Bot Application Programming Interface, fuzzy support vector machine, Covenant University Doctor, fuzzy logic rules, mean SUS score, medical diagnosis system, natural language processing, overall positive evaluation