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dc.contributor.advisor Solari Buela, Martín
dc.contributor.author D'Uva Pezzente, Martín
dc.contributor.author Llavayol Guerra, Valentina Nicole
dc.contributor.author Miguez Llorente, Mauricio
dc.contributor.author Pirez Mascheroni, Facundo
dc.date.accessioned 2022-08-16T20:27:23Z
dc.date.available 2022-08-16T20:27:23Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.citation D'Uva Pezzente, M., Llavayol Guerra, V. N., Miguez Llorente, M., & Pirez Mascheroni, F. (2022). Paciente Presente: Aplicación de inteligencia artificial sobre autorregistros en el marco de la terapia cognitivo-conductual (Proyecto). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería.
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11968/4718
dc.description Incluye bibliografía y anexos.
dc.description.abstract Paciente Presente es un proyecto de validación tecnológica que explora la posibilidad de aportar valor en el marco de la terapia cognitivo-conductual. Esto es llevado a cabo aplicando inteligencia artificial para analizar autorregistros, utilizando procesamiento del lenguaje natural. La terapia cognitivo-conductual es un tipo de tratamiento psicoterapéutico que ayuda a las personas a aprender a identificar y cambiar patrones de pensamiento. En el marco de esta terapia, una de las estrategias más importantes es el autorregistro. Al llevar a cabo un autorregistro, el paciente describe una situación que le causó angustia en el momento que le ocurrió. Son utilizados por el paciente para practicar la racionalización de emociones y por el psicólogo para evaluar al paciente. Para definir el problema que aborda este proyecto, el equipo llevó a cabo una etapa de investigación sobre la terapia cognitivo-conductual. Durante la misma, el equipo aplicó técnicas de la metodología Design Thinking, realizó entrevistas con psicólogos, prototipos y consultó bibliografía referente al área. Como resultado, el equipo identificó que en el marco de la terapia cognitivo-conductual, los pacientes encuentran dificultad a la hora de realizar autorregistros con frecuencia y de manera correcta. Esto limita la información que se pone a disposición del psicólogo para que pueda realizar un análisis efectivo de la evolución del paciente. A partir de esto, el equipo construyó una aplicación que brinda apoyo al proceso de la terapia cognitivo-conductual. El objetivo es facilitarle al paciente la captura de autorregistros, asistir al psicólogo con el análisis de los mismos y con el seguimiento de la evolución del paciente. Para analizar autorregistros fue necesario aplicar diversas técnicas de inteligencia artificial tales como: detección de emociones y palabras clave, etiquetado gramatical y pasaje de voz a texto. Para cada una, el equipo debió seleccionar herramientas basándose en: los idiomas disponibles, la facilidad de integración al sistema, el precio y los resultados de realizar diferentes pruebas. Finalmente, el equipo condujo una serie de pruebas de usabilidad haciendo énfasis en la captura de autorregistros y se le entregó al cliente los prototipos en conjunto con los documentos de investigación. El equipo validó que es posible aportar valor a la terapia cognitivo-conductual utilizando herramientas de inteligencia artificial.
dc.format.extent 210 p. diagrs., fot., tbls., grafs.
dc.language Español.
dc.publisher Universidad ORT Uruguay
dc.subject PROYECTOS-ID
dc.subject INTELIGENCIA ARTIFICIAL
dc.subject PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL
dc.subject FLUTTER
dc.subject EMOCIONES Y COGNICION
dc.subject PSICOLOGÍA
dc.title Paciente Presente
dc.type Trabajo final de carrera
dc.title.subtitle Aplicación de inteligencia artificial sobre autorregistros en el marco de la terapia cognitivo-conductual
ort.thesis.degreegrantor Facultad de Ingeniería
ort.thesis.degreelevel Carrera Universitaria
ort.thesis.degreename Ingeniero en Sistemas
ort.thesis.degreetype Proyecto
ort.thesis.note Proyecto (Carrera Universitaria). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería
dc.contributor.tribunal Lifschitz, Sergio
dc.contributor.tribunal Saavedra González, María Jimena
dc.relation.other https://sisbibliotecas.ort.edu.uy/bib/93282
ort.thesis.career FI - Ingeniería en Sistemas - ID


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