Desarrollo de un prototipo funcional de asistente virtual basado en inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural para apoyo en salud mental

Abstract

El presente trabajo de grado tuvo como objetivo diseñar y desarrollar un prototipo funcional de asistente virtual para apoyo en salud mental, basado en Inteligencia Artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). La propuesta surge ante las barreras que enfrenta la población santandereana para acceder a servicios de atención psicológica, marcadas por la saturación del sistema de salud, los altos costos de consultas privadas y el estigma asociado a los trastornos emocionales. En respuesta a esta problemática, el proyecto busca ofrecer una herramienta accesible capaz de brindar acompañamiento inicial y detectar patrones lingüísticos asociados a riesgo emocional. La metodología empleada combinó un enfoque cuantitativo y aplicado. Se desarrolló un modelo de PLN entrenado con corpus en español, orientado a identificar indicadores de ansiedad, depresión y malestar emocional. Posteriormente, este modelo fue integrado en un asistente virtual accesible mediante una App móvil responsive. La herramienta incorpora un sistema de aprendizaje adaptativo que ajusta sus interacciones según el historial conversacional, garantizando siempre límites éticos y protección de datos personales. El proceso de desarrollo incluyó diseño conceptual, recolección y preparación de datos, entrenamiento del modelo, implementación del backend y frontend, integración del sistema adaptativo y pruebas funcionales. Los resultados muestran que el prototipo es capaz de analizar el lenguaje del usuario, reconocer señales de riesgo emocional y generar respuestas empáticas y orientativas en tiempo real. Además, se evidencia que la integración de técnicas de IA generativa y PLN permite una interacción fluida y coherente con el usuario, constituyendo un recurso tecnológico prometedor para el apoyo emocional inicial. En conclusión, el asistente virtual representa una alternativa funcional y accesible que puede complementar los servicios de salud mental en contextos educativos y comunitarios. Se recomienda para futuros desarrollos ampliar el corpus de entrenamiento, integrar validación clínica estructurada y evaluar el sistema con una población más amplia.