Agente conversacional para registrar información de pacientes con diabetes mellitus tipo 1
Fecha:
02/02/2022Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis
Resumen:
En este proyecto se ha creado un agente conversacional usable y funcional empleando Dialogflow, que utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural para mantener conversaciones diarias con usuarios diabéticos tipo 1. La información sobre diabetes detectada se almacena en la base de datos Firebase. Se ha seguido una metodología iterativa e incremental para el diseño, implementación y testeo del agente con cuatro usuarios. El agente almacena información sobre niveles de glucosa, dosis de insulina, ejercicio físico, comida y situaciones causantes de estrés. También se ha creado una metodología para implementar respuestas dinámicas que finalmente no se ha podido aplicar por limitaciones de Dialogflow. La puntuación System Usability Scale del agente ha sido 85,5 demostrando que es una herramienta usable. La mitad de respuestas generadas por el modelo son adecuadas en la conversación excepto en mensajes de glucosa e insulina debido al reducido tamaño de la base de datos de entrenamiento.
Descripción:
The focus of this project was to create a usable and functional chatbot using Dialogflow to maintain daily conversations with type 1 diabetic users. Whenever diabetes information was detected, it should be stored in Firebase database. An iterative and incremental methodology was used to design, develop and test the chatbot with four users. The agent created was able to store information about glucose levels, insulin doses, physical exercise, food ingested and situations that cause stress to the user. A methodology was also created to implement dynamic responses that couldn’t be applied to the final version due to Dialogflow limitations. The System Usability Scale score obtained by the agent was 85,5 showing it is a usable tool. Half of the responses generated by the model are correct for the conversation except for glucose and insulin message’s response, due to the reduced size of the training database.
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