Un marco para desarrollar agentes de conversación inteligentes para la autogestión y el apoyo del paciente

Abstract

Los agentes conversacionales son programas de computadora que interactúan mediante el lenguaje con una persona real. En particular, el procesamiento del lenguaje natural y los métodos de aprendizaje automático se aplican para enseñar a estos agentes cómo entablar un diálogo. En el ámbito de la salud, los agentes conversacionales están atrayendo cada vez más atención como medios automatizados e inteligentes para capacitar al personal médico y proporcionar ciertos servicios médicos. Dentro de este alcance, este proyecto de doctorado tiene como objetivo implementar un marco para el diseño, la capacitación y el aprendizaje proactivo de agentes de conversación inteligentes para la medicina personalizada. El estudiante de doctorado explorará, como fuentes de datos principales, plataformas sociales de acceso público, como Reddit y Twitter, además de, ciencias biológicas, como PubMed. En particular, el estudiante de doctorado trabajará en la construcción automatizada y personalizada de gráficos de conocimiento sobre enfermedades y preocupaciones médicas prevalentes, reuniendo evidencias de interacciones de preguntas y respuestas, así como publicaciones científicas. Se aplicarán metodologías de aprendizaje automático y lenguaje natural para capacitar a los agentes con respuestas reactivas y proactivas educadas. El fundamento básico es poder proporcionar respuestas bien documentadas, que pueden recuperarse directamente de la base de conocimiento o razonarse adicionalmente como un consenso de múltiples evidencias u opiniones. Como caso de estudio, el estudiante de doctorado trabajará en el autocontrol y el apoyo del paciente crónico, es decir, asistencia a las comunidades de diabetes y enfermedad inflamatoria intestinal. Al ser dos afecciones existentes en todo el mundo, con tasas cada vez mayores en pacientes jóvenes, los resultados de este trabajo de doctorado tienen un potencial significativo para abrir nuevos canales de comunicación con estos pacientes y promover el autocuidado proactivo y educado.

Os axentes conversacionais son programas de computadora que interactúan mediante un linguaxe cunha persoa real. En concreto, o procesamento da linguaxe natural e os métodos de aprendizaxe automático se aplicarán para facer referencia a estes axentes como establecer un diálogo. No ámbito da saúde, os axentes conversacionais están a atender cada vez máis atención como medios automatizados e intelixentes para capacitar ao persoal médico e ofrecer servizos médicos abertos. Dentro de este alcance, este proxecto de doutorado ten como obxectivo implementar un marco para o deseño, a capacitación e o aprendizaxe proactivo de axentes de conversación intelixentes para a medicina personalizada. O estudante de doutorado explorará, como fontes de datos principais, plataformas sociais de acceso público, como Reddit e Twitter, ademais de, biomédica e de ciencias biolóxicas, como PubMed. En particular, o estudante de doutorado traballará na construción automatizada e personalizada de coñecemento de coñecementos sobre enfermidades e preocupacións médicas prevalentes, reunindo evidencias de interaccións de preguntas e respostas, así como publicacións científicas. Aplícanse metodoloxías de aprendizaxe automática e linguaxe natural para capacitar aos axentes con respostas reactivas e proactivas educadas. O fundamento básico é poder fornecer respostas ben documentadas, que se poden recuperar directamente desde a base de coñecemento ou a razón adicionalmente como un consenso de varias evidencias e opinións. Como caso de estudo, o estudante de doutorado traballará en autocontrol e o apoio do paciente crónico, é dicir, asistencia ás comunidades de diabetes e enfermidade inflamatoria intestinal. Algunhas das afeccións existentes en todo o mundo, con tarefas cada vez maiores aos pacientes mozos, os resultados deste traballo de doutorado teñen un potencial significativo para abrir novas canles de comunicación con estes pacientes e promover o autocuidado e proactivo e educado.

Conversational agents are computer programs that are intended to interact with a real person using language. In particular, natural language processing and machine learning methods are applied to teach these agents how to engage in dialogue. In the Health domain, conversational agents are attracting increasing attention as automated and intelligent means for training medical staff as well as providing certain medical services. Within this scope, this PhD project aims to implement a framework for the design, training and proactive learning of intelligent conversational agents for Personalised Medicine. The PhD student will explore, as main data sources, publicly accessible social platforms, such as Reddit and Twitter, and Life Sciences scientific literature catalogues, such as PubMed. Most notably, the PhD student will work on the automated and customised construction of knowledge graphs about diseases and prevalent medical concerns, gathering evidences from question-answer interactions as well as scientific publications. Machine learning and natural language methodologies will be applied to empower the agents with educated reactive and proactive responses. The basic rationale is to be able to provide well-documented answers, which may be directly retrieved from the knowledge base or be further reasoned as a consensus of multiple evidences or opinions. As case studies, the PhD student will work on chronic patient self-management and support, namely assistance to inflammatory bowel disease and diabetes communities. Being two worldwide prevalent conditions, with ever increasing rates of young patients, the results of this PhD work hold significant potential to open new communication channels with these patients and promote proactive and educated self-care.