The Chatbot Applied to Health. A Bibliometric Review
José Eduardo Cortés Torres. Carol Estefanía Saldaña Moren
Nota del blog:
Un chatbot es un programa informático que simula la conversación humana con un usuario final. No todos los chatbots están equipados con inteligencia artificial (IA), pero los chatbots modernos utilizan cada vez más técnicas de IA conversacional como el procesamiento del lenguaje natural (LLM) para comprender las preguntas de los usuarios y automatizar las respuestas.
La próxima generación de chatbots con capacidades de IA generativa ofrecerá una funcionalidad aún mayor con su comprensión del lenguaje común y las consultas complejas, su capacidad para adaptarse al estilo de conversación del usuario y el uso de la empatía al responder a las preguntas de los usuarios. Los líderes empresariales ven claramente este futuro: el 85 % de los ejecutivos afirman que la IA generativa interactuará directamente con los clientes en los próximos dos años, según se recoge en el estudio The CEO’s guide to generative AI, del IBV.Una solución de inteligencia artificial de nivel empresarial puede permitir a las empresas automatizar el autoservicio y acelerar el desarrollo de experiencias de usuario excepcionales.
- Los chatbots contemporáneos aprovechan los LLM que procesan y generan texto, generalmente con arquitecturas de modelos de transformadores.
- Las “dispersiones” de LLM se pueden mitigar con datos de entrenamiento de alta calidad, recuperación de generación aumentada y detección y reescritura de resultados incorrectos. Cuando los LLM logran una alta precisión y evitan las alucinaciones, tienen el potencial de abordar las disparidades en materia de salud al anclar las operaciones de investigación y atención médica en la objetividad, como un baluarte contra la subjetividad, el sesgo y el error concomitante en el proceso de razonamiento hipotético-deductivo que domina la toma de decisiones clínicas.
- Los miles de millones de tokens (generalmente palabras) y parámetros (expresiones matemáticas de lo que aprenden los modelos) utilizados para entrenar LLM requieren una potencia computacional sustancial.
- Los mensajes del LLM deben incluir contexto, instrucciones con restricciones y estimaciones de incertidumbre, omitiendo información extraña.
- Los datos de entrenamiento deben representar todas las poblaciones de pacientes y entornos para los que se puede aplicar el LLM.
- Los LLM tienen el potencial de anclar las decisiones clínicas en la objetividad, como baluarte contra el sesgo y el error inherentes al razonamiento hipotético-deductivo.
INTRODUCCIÓN:
La rápida evolución de la inteligencia artificial está provocando profundas transformaciones en diversos ámbitos de la sociedad actual. Uno de los campos donde se vislumbra un gran potencial para la aplicación de estas tecnologías emergentes es la provisión de servicios de salud. En particular, en los últimos años ha surgido un creciente interés por estudiar la implementación de chatbots o agentes conversacionales inteligentes con fines relacionados a la atención sanitaria.
Si bien existen algunas investigaciones preliminares en esta área, hasta el momento no se contaba con una caracterización integral del estado del conocimiento sobre el desarrollo y aplicación de chatbots en el ámbito de la salud. Ante esta necesidad, la presente investigación tiene por objetivo mapear de forma sistemática los principales focos temáticos, tendencias, diseños metodológicos y conclusiones obtenidas en los estudios realizados en torno a esta temática en los últimos años El creciente desarrollo de aplicaciones basadas en inteligencia artificial está transformando muchos ámbitos de la sociedad Ortega (2023). Uno de los campos donde se visualiza un gran potencial de mejora mediante estas tecnologías emergentes es la provisión de servicios de salud. En particular, en los últimos años ha surgido un marcado interés en estudiar la implementación de chatbots o agentes conversacionales para diversos fines en contextos de atención sanitaria. Si bien existen ya algunas investigaciones preliminares al respecto, no se contaba hasta el momento con una caracterización integral del estado del conocimiento en este novedoso campo de estudio.
Surge entonces la necesidad de mapear de forma sistemática los principales focos y tendencias temáticas en la investigación dedicada al desarrollo de aplicaciones de chatbots en el área de la salud Arias et al. (2022). Asimismo, y tal como lo afirma Gamarra et al. (2022) resulta clave analizar con mayor profundidad los diseños metodológicos empleados y las conclusiones obtenidas en los estudios realizados hasta el momento, para determinar la solidez de la evidencia y fundamentar adecuadamente futuras aplicaciones. Para abordar este vacío, se llevó a cabo una revisión bibliométrica cualitativa de 50 artículos científicos indexados entre 2018 y 2023, extraídos de principales bases de datos biomédicas y multidisciplinarias. A través de un análisis temático y de contenido, se clasificaron las investigaciones examinadas con relación a sus objetivos, metodologías utilizadas, principales hallazgos y áreas de aplicación estudiadas. De esta forma se obtuvieron resultados integrales sobre el estado actual y las perspectivas de este creciente campo de estudio.
Los hallazgos permiten determinar las áreas y aplicaciones específicas de chatbots en salud que
- están recibiendo mayor atención investigativa en la actualidad. Asimismo, posibilitan evaluar la
- solidez de las evidencias obtenidas hasta el momento en cuanto al real potencial y efectividad del
- uso de chatbots en contextos sanitarios (Camelo et al., 2019; Palacios et al., 2019; Auqui, 2021).
- Sobre esta base se pueden orientar de investigación a futuro y sentar las bases para una aplicación
- clínica rigurosamente fundamentada cuando se considere apropiado.
- En síntesis, el presente estudio permitirá obtener una visión integral sobre el estado de avance, tendencias temáticas, principales conclusiones y desafíos pendientes en la investigación dedicada al estudio e implementación de chatbots en el amplio campo de la salud. Los resultados servirán para orientar nuevos esfuerzos investigativos y aplicaciones prácticas optimizando recursos y esfuerzos sobre la base del conocimiento existente.
La revisión bibliométrica se basa en los 50 artículos tomados en la Base de Datos recopilada por medio de los estándares del Diagrama Prisma siendo estos publicados entre los años 2018 al 2023, a continuación, se presentarán estos artículos tomados de las Bases de Datos como Scopus, ScienceDirect, Scielo, PubMed y Web of Science. En la Tabla 4 se resaltará su autor, objetivo principal de investigación y las conclusiones, todos los artículos son afines y aportan o informan sobre proyectos realizados con Chatbots enfocados en el campo de la salud, académicos o terapéuticos teniendo en cuenta el Chatbot como factor central de estudio.
La revisión bibliométrica efectuada permite identificar diversas áreas y aplicaciones donde se están implementando chatbots en el contexto de la salud. Un claro énfasis se sitúa en el uso de estos agentes conversacionales para brindar apoyo y seguimiento en salud mental, así como para el tratamiento de diferentes tipos de trastornos. En esta línea, se encuentran estudios como los de Guerrero et al. (2019), Abd-Alrazaq et al. (2019) y Koulouri et al. (2022) quienes analizan específicamente las posibilidades de los chatbots en intervenciones para mejorar la resiliencia, la salud mental de jóvenes universitarios y en general como herramienta de apoyo psicológico.
Otra área de marcado interés es la educación y formación médica con chatbots. Aquí se ubican investigaciones como las de Castillo y Soto (2020), Vásquez (2021), Viñas (2022) y López García de Albizu (2019), cuyos chatbots buscan mejorar la educación sobre prevención de enfermedades infecciosas, el aprendizaje del sistema bucal humano, la realización de pruebas PCR y la concientización sobre la gripe respectivamente. En todos los casos se encuentran resultados prometedores sobre el potencial pedagógico y motivador de estas tecnologías conversacionales aplicadas a la capacitación en salud.
La era digital ha marcado un cambio significativo en la forma en que abordamos la salud y la atención médica. En este contexto, los chatbots han emergido como herramientas innovadoras que ofrecen un potencial transformador en diversos aspectos de la salud, desde la atención médica hasta la promoción de la salud mental. El análisis bibliométrico realizado revela una amplia gama de aplicaciones de los chatbots en diferentes áreas, destacando su capacidad para proporcionar apoyo personalizado, seguimiento continuo y comunicación eficiente. A través de esta visión general, exploraremos cómo los chatbots están siendo utilizados en la actualidad para mejorar la calidad de vida de las personas, facilitar el acceso a la información médica y contribuir al avance de la atención médica moderna. De lo anterior que a continuación se presenta un análisis de tallado de cada uno de los temas identificados destacando objetivos y principales aportes de las investigaciones.
ChatBot de rehabilitación
Los estudios citados abarcan un amplio espectro de aplicaciones de los chatbots en el ámbito de la salud y la atención médica. Ejemplo de ello, Zobenco y Vacileev (2020) analizan el uso de chatbots en odontología para mejorar la atención y conciencia en pacientes con anomalías faciales congénitas. En contraste, Bacilio (2021) evalúa la usabilidad de un chatbot en pacientes con COVID-19 y sus posibles reacciones adversas. Además, Pino (2021) busca hacer accesible la ciencia a personas con discapacidad visual mediante un chatbot que permita conversaciones en
lenguaje natural.
En otra vertiente, Morone et al. (2021) se enfocan en la rehabilitación asistida por robots para personas con discapacidad neurológica, resaltando la necesidad de investigar y estandarizar la eficacia de esta tecnología. Por otro lado, Calvaresi et al. (2019) y Segrelles-Calvo et al. (2021) centran sus estudios en la cesación del hábito de fumar mediante chatbots, subrayando su apoyo personalizado. Mientras tanto, Seitz et al. (2022) investigan el uso de agentes de conversación en atención médica, poniendo en relieve la importancia de la confianza generada en los usuarios.
Ahora bien, propuestas como la de Ávila-Tomás et al. (2020) y Fadhil y Schiavo (2019) también abordan el desarrollo de chatbots de alta calidad para ayudar a fumadores. La utilidad de estas investigaciones radica en su potencial para mejorar la calidad de la atención médica y la accesibilidad a los servicios de salud. Los chatbots pueden proporcionar apoyo personalizado, seguimiento continuo y comunicación eficiente, lo que contribuye a la innovación y la mejora de la calidad de vida de los pacientes. Además, su capacidad para ahorrar tiempo y recursos en la gestión de casos clínicos y su adaptabilidad para atender diferentes necesidades de salud, hacen que sean herramientas valiosas en el campo de la salud y la atención médica.
ChatBot educativo
En el ámbito educativo, Zobenco y Vacileev (2020) analizan el uso de chatbots en odontología para mejorar la atención en pacientes con anomalías faciales congénitas, mientras que Bacilio (2021) se enfoca en evaluar la usabilidad de un chatbot en el seguimiento de pacientes con COVID19. Por su parte, Arias-Navarrete et al. (2020) buscan implementar un chatbot para asesorar a estudiantes y mejorar su gestión de aprendizaje personalizado, haciendo énfasis en la adaptación del chatbot a las necesidades individuales.
Además, C.-Y. Huang et al. (2018) desarrollan un sistema llamado «SWITCHes» que facilita la comunicación en tiempo real con un chatbot de salud para apoyar el seguimiento del peso y la actividad física de los usuarios. En el ámbito de la educación sexual, Fernández-Saborío (2018) diseñó una interfaz de usuario para un chatbot destinado a educar a adolescentes sobre salud sexual.
De manera similar, Guerra y Rojas (2020) investigaron el efecto del aprendizaje a través de un chatbot sobre la prevención y tratamiento de la COVID-19, demostrando un aumento significativo en el conocimiento y la satisfacción de los usuarios.
Estos estudios, en conjunto con los ya mencionados, tienen como objetivo principal explorar y evaluar el uso de chatbots en contextos educativos y de salud. La utilidad de estas investigaciones radica en su capacidad para proporcionar información, apoyo, retroalimentación y motivación de manera eficiente y personalizada, contribuyendo así al aprendizaje efectivo y la promoción de conductas saludables. Además, facilitan el acceso a la información y la interacción en entornos educativos y de salud, ofreciendo nuevas oportunidades para mejorar el bienestar y la calidad de
vida de las personas.
ChatBot para el apoyo y seguimiento de la salud mental.
Las investigaciones mencionadas tienen como objetivo principal el desarrollo, evaluación y aplicación de chatbots para el apoyo y seguimiento de la salud mental en diversas áreas y poblaciones. Noble et al. (2021) evalúan la efectividad del Asistente de recursos de información inteligente de salud mental para apoyar a trabajadores de la salud y sus familias en provincias
canadienses, destacando su potencial como un punto adicional de acceso a servicios de salud mental cuando se necesitan.
Chung et al. (2021) desarrollan un chatbot para la atención obstétrica y salud mental perinatal, enfocándose en mejorar su usabilidad y motivar su uso continuo mediante la actualización periódica de su base de datos. Cameron et al. (2018) esbozan el diseño y desarrollo de iHelpr, un chatbot para cuidado de la salud mental, resaltando las mejores prácticas en su diseño, desarrollo y ética. Morales Quintero et al. (2021) se centran en el desarrollo de un chatbot para la autogestión emocional de personas jóvenes, reflexionando sobre el proceso de investigación en este campo emergente.
Por su parte, Romero et al. (2020) discuten la creciente presencia y potencial de los chatbots en psicología, resaltando la necesidad de más evidencia sobre su eficacia y eficiencia. Cueva y Medina (2020) validan el uso de un chatbot para el diagnóstico inicial de trastornos de ansiedad y depresión, enfocándose en su utilidad como herramienta de autodiagnóstico accesible. Espinosa Rodríguez etal. (2018) diseñan un chatbot para aplicar un cuestionario de TDAH, buscando mejorar la atención y apoyo a estudiantes con este trastorno.
Estas investigaciones demuestran el potencial de los chatbots en la salud mental, proporcionando apoyo, información, consejería y seguimiento personalizado a través de plataformas tecnológicas accesibles y eficientes. Los chatbots pueden facilitar la detección temprana de trastornos, ofrecer recursos de autoayuda y mejorar la comunicación entre usuarios y profesionales de la salud, contribuyendo así a la promoción de la salud mental y el autocuidado en la población.
ChatBot para tratamiento de trastornos mentales
Ahora bien, las propuestas investigativas mencionadas tienen como objetivo principal el desarrollo, evaluación y aplicación de chatbots para el tratamiento de trastornos mentales en diferentes contextos y poblaciones. DiPietro et al. (2019) se centran en la integración de terapias asistidas por computadora para enseñar habilidades sociales, mientras que Espinosa et al. (2018) buscan mejorar la calidad educativa mediante un chatbot para identificar síntomas de TDAH en estudiantes universitarios. Por su parte, Narynov et al. (2021) y Merino (2021) desarrollan chatbots para
satisfacer necesidades de salud mental y detectar trastornos cognitivos a través de dinámicas conversacionales.
La utilidad de estas investigaciones radica en su capacidad para brindar apoyo, detección temprana y seguimiento en el tratamiento de trastornos mentales a través de plataformas tecnológicas accesibles y eficientes. Mazera y González (2018) destacan cómo una aplicación puede ofrecer información y apoyo continuo para enfermedades crónicas como la insuficiencia renal, mientras que Arrabales (2020) y Hernández y Barrera (2021) exploran el uso de chatbots para la detección y apoyo en trastornos emocionales como la depresión y la ansiedad.
Los estudios de Lotero et al. (2022), Muñoz et al. (2021), Bermejo et al. (2020), Castro y Arias (2021) y Hernández y Barrera (2021) enfatizan cómo estas herramientas digitales pueden mejorar la detección temprana, el acceso a información, el apoyo emocional y el tratamiento personalizado para una variedad de trastornos mentales. Esto puede tener un impacto significativo en la promoción de la salud mental, la prevención de trastornos y la mejora de la calidad de vida de las personas afectadas.
ChatBot para tratar enfermedades
Las investigaciones mencionadas tienen como objetivo principal el desarrollo y la evaluación de chatbots para tratar enfermedades generales en diferentes contextos y poblaciones. Valencia Mesías (2020) se centran en el diseño de un sistema mecatrónico para adaptar robots en el ámbito hospitalario, enfocándose en la clasificación y traslado de material quirúrgico. Álvarez et al. (2022) buscan crear una herramienta para evaluar y gestionar el dolor oncológico pediátrico, mientras que Arimov et al. (2021) utilizan tecnologías de telemedicina para evaluar la efectividad de un bot en el monitoreo de asma y la adherencia de los pacientes al uso de herramientas de autocontrol.
La utilidad de estas investigaciones radica en su capacidad para mejorar la atención médica y la gestión de enfermedades a través de la tecnología. Martínez (2021) destaca la optimización de chatbots para brindar información precisa sobre enfermedades como el melanoma y la ELA, con acceso a una base de datos en la nube y capacidad de trabajar con servidores en línea. Viñas (2022) evalúa la utilidad de un chatbot como asistente durante la atención de una PCR, lo que puede ser fundamental para personas sin entrenamiento médico.
Además, Mazera y González (2018) enfatizan la importancia de comprender y compartir
información sobre enfermedades crónicas como la insuficiencia renal crónica, proporcionando acceso a información personalizada para pacientes, familiares y profesionales de la salud. Esto contribuye significativamente al empoderamiento de los pacientes y al fortalecimiento de la comunicación y el conocimiento en el ámbito médico. En resumen, estas investigaciones demuestran cómo la tecnología de chatbots puede ser una herramienta valiosa para mejorar la atención médica, la gestión de enfermedades y el acceso a información relevante para pacientes, cuidadores y profesionales de la salud.
En términos de las principales conclusiones, se encontró que la aplicación de chatbots en el ámbito de la salud es un área muy activa y en constante expansión. La mayoría de las investigaciones se centran en la implementación de estos en aplicaciones relacionadas con la salud mental, seguidas de su aplicación en contextos de educación y aprendizaje. Esto sugiere que los chatbots tienen un
gran potencial para apoyar y dar seguimiento a condiciones de salud mental, así como para el tratamiento de diversos trastornos.
Además, se identificaron diversas áreas temáticas en las que se están aplicando chatbots, como la atención a pacientes con TEA, la navegación quirúrgica, la rehabilitación de personas con discapacidad neurológica y la educación en el ámbito de la salud. Cada una de estas áreas ofrece un enfoque único para la implementación de chatbots con beneficios específicos para pacientes y profesionales de la salud.
En resumen, la revisión bibliométrica realizada en este estudio destaca la creciente importancia de los chatbots en el campo de la salud. Los resultados sugieren que los chatbots tienen un gran potencial para mejorar la atención médica, brindar apoyo en salud mental y en educación en salud.
Sin embargo, también se reconoce la necesidad de seguir investigando y evaluando la eficacia de estos sistemas para garantizar su utilidad y relevancia en el ámbito de la salud.
- CONCLUSIONES
El presente estudio tuvo como propósito caracterizar las publicaciones científicas sobre la implementación de chatbots en el campo de la salud. Si bien la revisión bibliométrica cualitativa de 50 artículos indexados entre 2018 y 2023 permitió alcanzar este objetivo de manera satisfactoria, es importante reconocer algunas limitaciones del estudio. En primer lugar, al tratarse de un análisis documental, los hallazgos se circunscriben a la literatura publicada en las bases de datos
consultadas durante el periodo establecido, por lo que pueden existir otros trabajos relevantes no contemplados. Asimismo, el enfoque cualitativo aplicado, si bien posibilita una comprensión en profundidad, no permite realizar generalizaciones estadísticas. No obstante, los hallazgos obtenidos sientan un precedente valioso al caracterizar integralmente el estado actual de la investigación sobre chatbots en salud, identificando tendencias, enfoques metodológicos predominantes y áreas
de aplicación prioritarias. Esto abre un margen positivo para que futuras investigaciones puedan profundizar en esta línea, ampliando el alcance, incorporando otras perspectivas y explorando nuevas aristas en torno a esta tecnología emergente en el ámbito sanitario.
Los análisis de concurrencia de palabras clave efectuados revelaron la existencia de cuatro ejes o focos principales en las investigaciones examinadas: estudios sobre comunicación académica y científica en humanos, con especial énfasis en explorar diferencias de género; aplicaciones de chatbots e inteligencia artificial específicamente en el contexto de la salud mental; investigaciones referidas al impacto de la pandemia de COVID-19 en múltiples dimensiones de la salud pública; y estudios sobre tecnologías y plataformas digitales emergentes para la prestación de diversos servicios de salud. Estos hallazgos denotan un marcado interés contemporáneo en analizar, desde un enfoque integrador, el potencial de las tecnologías para estudiar problemas complejos vinculados a la salud y la comunicación en este campo.
En lo que respecta a la clasificación por áreas temáticas, se encontró que el énfasis principal se sitúa en la implementación de chatbots para diversas aplicaciones relacionadas con la salud mental, seguido por su aplicación en contextos de educación y aprendizaje. Asimismo, entre los temas investigativos abordados destacan principalmente el apoyo y seguimiento de condiciones de salud mental y el tratamiento de diferentes tipos de trastornos mediante chatbots. Por otra parte, en cuanto a las metodologías empleadas, predominan los estudios con enfoques descriptivos, experimentales y cuantitativos.
En síntesis, el análisis bibliométrico efectuado en este estudio permite arribar a la conclusión de que la investigación sobre chatbots en el amplio campo de la salud constituye actualmente un área muy activa y en franca expansión, con prometedores beneficios tanto para la atención directa de pacientes como para la educación médica. No obstante, se requiere todavía de más investigaciones controladas, que evalúen con mayor rigurosidad la efectividad real de estas aplicaciones de inteligencia artificial, antes de proceder a una implementación a gran escala.
muchas gracias
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