Arquitectura de PLN aplicada al contexto de la salud mental
Cedeno-Moreno, Denis Elvira; Millan, Alejandro
Arquitectura de PLN aplicada al contexto de la salud mental
Autores Millan, Alejandro
Descripción A nivel global la situación acarreada por COVID-19, ha creado una realidad preocupante y desalentadora especialmente a los gobiernos en especialmente a las poblaciones más vulnerables por el hecho de desconocer como erradicar la pandemia, muchos no han podido superar los desafíos principalmente emergentes de una enfermedad infecciosa con implicaciones para la salud física y que también ha afectado profundamente la salud mental y el bienestar de las personas. Las afectaciones de salud mental son problemas que nos afectan a todos en algún momento de nuestras vidas, ya sea por experiencias que hemos vivido o incluso factores biológicos. Prestarle la atención y brindar el apoyo necesario en una etapa temprana es la clave para prevenir afectaciones más severas. La disciplina del procesamiento de lenguaje natural (PLN), es una sub área inteligencia artificial (IA) que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje que hablamos los humanos. En esta investigación se propone el diseño e implementación de una arquitectura integral basada en componentes de IA, aprendizaje automático (ML) y PLN, la cual nos permitirá detectar y analizar patrones de comportamiento en las personas y generar posibles diagnósticos tempranos a enfermedades de salud mental.
Tipo info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Formato text/html
Identificador 10.33412/idt.v19.2.3770
Fuente 2219-6714
Fuente 1680-8894
Relación https://revistas.utp.ac.pa/index.php/id-tecnologico/article/view/3770/4646
Derechos http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0