Desde su concepción, los chatbots han sido aprovechados por industrias de todo el mundo para servir a una amplia variedad de casos de uso. Los chatbots han recorrido un largo camino, desde permitir conversaciones sencillas a gestionar el servicio de asistencia técnica o facilitar las compras.
Si tuviéramos que ponerlo en cifras, la investigación muestra que la friolera de 1.400 millones de personas utilizan chatbots hoy en día. Sin duda, la presencia de chatbots en el sector sanitario está en auge. De hecho, si las cosas siguen a este ritmo, el sector de los chatbots sanitarios alcanzará los 967,7 millones de dólares en 2027.
Existen varias aplicaciones interesantes para los chatbots sanitarios. Si quieres saber más, lee nuestro artículo sobre los principales casos de uso de los chatbots sanitarios.
También es importante detenerse y preguntarse cómo los chatbots y los sistemas conversacionales basados en IA son capaces de conversar sin esfuerzo con los humanos. Y todo ello en un lenguaje que nos resulte sencillo y fácil de comprender.
Aquí es donde hace su entrada el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Para entender en detalle cómo se pueden crear y ejecutar chatbots sanitarios para diferentes casos de uso, es fundamental comprender cómo se crean dichos chatbots. Y esto es lo que pretendemos cubrir en este artículo.
Empecemos por la pregunta más importante.
Tabla de contenidos
¿Qué es el NLP?
En primer lugar tenemos que diferenciar entre:
- Lenguaje natural – el lenguaje que utilizan los humanos para comunicarse entre sí.
- Lenguaje de programación: lenguaje que un ser humano utiliza para que un sistema informático comprenda su intención. Python, Java, C++, C, etc., son ejemplos de lenguajes de programación.
Ahora, imagina una situación en la que puedas comunicarte con máquinas y ordenadores sin tener que utilizar esos lenguajes de programación. Increíble, ¿verdad?
Afortunadamente, no tienes que esforzarte mucho para imaginar una situación así porque la NLP lo hace posible. El procesamiento del lenguaje natural es un programa informático que convierte las formas habladas y escritas del lenguaje natural en entradas o códigos que el ordenador es capaz de entender.
Los chatbots con NLP son capaces de entender la intención de las conversaciones y crear respuestas contextuales y relevantes para los usuarios.
Con NLP, puedes entrenar a tus chatbots a través de múltiples conversaciones y ejemplos de contenido. Esto, a su vez, permite a los chatbots sanitarios acceder a un conjunto más amplio de datos de los que aprender, lo que les capacita para predecir qué tipo de preguntas es probable que hagan los usuarios y cómo formular las respuestas adecuadas. Interesante, ¿verdad?
Esperamos que ahora comprendas mejor el procesamiento del lenguaje natural y su papel en la creación de sistemas de inteligencia artificial. Pasemos ahora a más detalles.
¿Cómo funcionan los chatbots sanitarios que utilizan NLP?
Un chatbot que se construye utilizando NLP tiene cinco pasos clave en su funcionamiento para convertir texto o voz en lenguaje natural en código. Exploremos cada uno de estos pasos y lo que implica.
1. Tokenización
Este es el proceso mediante el cual se pueden dividir frases enteras en cualquiera de las palabras. El nombre de este proceso es tokenización de palabras o frases. Se trata de un método de tratamiento de datos.
Extrae los tokens de las frases y los utiliza para preparar un vocabulario, que no es más que una colección de tokens únicos. Estos tokens ayudan al sistema de IA a comprender el contexto de una conversación.
2. Normalizar
Imagina que estás enviando un mensaje de texto a tu amigo. Naturalmente, cada persona tiende a escribir mal ciertas palabras, a utilizar formas abreviadas y a escribir ciertas palabras en mayúsculas y otras en minúsculas. Es decir, hay mucha aleatoriedad en la forma de escribir de cada persona.
Ahora, extrapolemos esta aleatoriedad a la forma en que las personas se comunican con los chatbots. A menos que el sistema sea capaz de deshacerse de esa aleatoriedad, no podrás proporcionar a la máquina entradas sensatas para una interpretación clara y nítida de la conversación de un usuario. En NLP, la normalización es el proceso mediante el cual se eliminan o convierten a su versión «normal» la aleatoriedad, los errores y las palabras irrelevantes.
Por ejemplo
Input: ¿Pudo concertar una cita con mi mdco hoy?
Output tras la normalización: ¿Puedo concertar una cita con mi médico hoy?
3. Reconocimiento de entidades
Una vez descompuesta (tokenizada) y normalizada una frase, el sistema procede a comprender las distintas entidades que contiene.
Las entidades no son más que categorías a las que pertenecen distintas palabras. Algunos ejemplos de entidades son Nombre, Ubicación, Organización, etc. El reconocimiento de entidades permite al chatbot entender el tema de la conversación.
Por ejemplo, tomemos la frase: María trabaja en el Hospital Médico Mt. Sinai, Dakota del Norte.
En este ejemplo, el chatbot reconocería el nombre de Mary, la organización Mt. Sinai Medical Hospital y la ubicación de Dakota del Norte.
Consulta nuestra guía sobre Intentos frente a Entidades para obtener más información.
4. Análisis sintáctico de dependencias
En el procesamiento del lenguaje natural, el análisis sintáctico de dependencias se refiere al proceso mediante el cual el chatbot identifica las dependencias entre las distintas frases de una oración. Se basa en la suposición de que cada frase o unidad lingüística de una oración tiene una dependencia entre sí, determinando así la estructura gramatical correcta de una oración.
5. Generación
Este es el último paso de la NLP, en el que el chatbot reúne toda la información obtenida en los cuatro pasos anteriores y decide la respuesta más precisa que debe dar al usuario.
¿Por qué debería plantearse crear un chatbot sanitario basado en la NLP?
Una de las cosas más importantes que hay que entender sobre la NLP es que no todos los chatbots pueden construirse utilizando NLP. Sin embargo, para el sector sanitario, los chatbots basados en NLP son una forma segura de aumentar el compromiso de los pacientes. Esto se debe a que sólo los chatbots sanitarios basados en NLP pueden comprender realmente la intención en la comunicación con el paciente y formular respuestas relevantes. Esto contrasta claramente con los sistemas que simplemente procesan las entradas y utilizan respuestas predeterminadas.
Puedes entrenar continuamente a tus chatbots sanitarios basados en NLP para que proporcionen respuestas racionalizadas y personalizadas. Esto es especialmente importante si planeas utilizar chatbots sanitarios en tu estrategia de comunicación y compromiso con el paciente.
A medida que crece la demanda de sistemas sanitarios, la única forma de reducir los gastos generales y aumentar la eficiencia de la interacción con los pacientes es implementar chatbots conversacionales basados en IA y creados con NLP para que actúen como primer punto de contacto entre el paciente y la consulta sanitaria.
Crear un chatbot sanitario con NLP
Crear tu propio chatbot sanitario utilizando NLP es un proceso relativamente complejo dependiendo de la ruta que elija. Los chatbots sanitarios pueden desarrollarse con la ayuda de proveedores externos o puede optar por un desarrollo personalizado.
Esto es lo que significa:
Desarrollo personalizado DIY
En este método de desarrollo de chatbots sanitarios, dependes en gran medida de tus propias habilidades de codificación o de las de tu equipo técnico.
Para que funcione, debes tener los conocimientos necesarios para crear y desarrollar chatbots sanitarios basados en NLP. Estos chatbots deben ajustarse perfectamente a las necesidades de tu empresa sanitaria.
Por supuesto, la mayor ventaja de este método es el hecho de que puedes personalizarlo en la medida que prefieras. Sin embargo, si se tienen en cuenta factores como el tiempo y el coste, puede ser más sensato recurrir a un proveedor externo.
Creación de un chatbot sanitario con creadores de bots externos
En caso de que no quieras desarrollar tu chatbot sanitario con NLP por tu cuenta, siempre puedes optar por crear soluciones de chatbot con proveedores externos.
Por ejemplo, Kommunicate, un software de automatización de la atención al cliente que permite a los usuarios crear chatbots sanitarios basados en NLP que no sólo se adaptan a sus requisitos empresariales, sino que también se pueden crear fácilmente. Su creador de bots sin código basado en NLP utiliza un sencillo método de arrastrar y soltar para crear su propio chatbot conversacional de atención sanitaria basado en IA en cuestión de minutos.
Tu potente constructor de chatbot NLP proporciona una interfaz sencilla e intuitiva en un potente sistema de IA conversacional para que pueda construir su chatbot de atención sanitaria con facilidad. De hecho, puedes crear un bot utilizando Kommunicate en sólo cinco sencillos pasos. He aquí cómo:
1. Cómo empezar
En primer lugar, debes iniciar sesión con tu dirección de correo electrónico. Una vez que hayas iniciado sesión, abre el panel de control y vete a «Bots». Haz clic en «Create a bot» y accederás a Kompose, el creador de bots de Kommunicate.
2. Construye tu bot
Elige entre las plantillas disponibles para empezar o construye tu bot desde cero adaptándolo a tus necesidades.
Una vez elegida la plantilla, puedes elegir el nombre y el avatar de tu bot, así como el idioma predeterminado en el que quieres que se comunique. También puedes activar la opción «Traspaso automático de bot a humano», que permite al bot traspasar la conversación a un agente humano si no reconoce la consulta del usuario.
3. Redacta el mensaje de bienvenida
Una vez que hayas configurado tu bot, es hora de redactar el mensaje de bienvenida. El mensaje de bienvenida es básicamente la forma en que tu bot saluda al usuario. Puedes añadir imágenes y botones a tu mensaje de bienvenida para hacerlo más interactivo.
4. Configurar preguntas y respuestas
El siguiente paso es añadir las frases que tu usuario es más probable que pregunte y cómo el bot responde a ellas. El creador de bots ofrece sugerencias, pero también puedes crear las tuyas propias. Lo mejor es que, como los bots funcionan con NLP, también son capaces de reconocer la intención de frases similares. Cuantas más frases añadas, más datos tendrá tu bot para aprender y mayor será la precisión.
5. Prueba tu chatbot
Tu chatbot está casi listo. Ahora todo lo que tienes que hacer es probarlo.
En la sección de vista previa del chatbot, encontrarás una opción para ‘Test Chatbot’. Esto te llevará a una nueva página para una demostración.
A continuación, el chatbot mostrará el mensaje de bienvenida, los botones, el texto, etc., tal y como lo configuraste y luego continuará proporcionando respuestas según las frases que hayas añadido al bot.
Conclusión
Los chatbots sanitarios están aquí para quedarse. Lo que vemos hoy con los chatbots en sanidad es sólo una pequeña fracción de lo que nos depara el futuro.
Estos sistemas conversacionales basados en IA seguirán desempeñando un papel crucial en la interacción con los pacientes. Algunas de sus aplicaciones incluyen la respuesta a consultas médicas, la recopilación de historiales de pacientes y mucho más. Y con los rápidos avances en NLP, es inevitable que en el futuro los chatbots sanitarios aborden casos de uso mucho más sofisticados.
Si deseas obtener más información sobre los chatbots sanitarios, sus casos de uso y cómo se crean, consulta nuestro último artículo aquí.