Agente virtual para brindar asistencia acerca del covid-19

Abstract

En Ecuador, la emergencia sanitaria por el COVID-19 provocó colapsos en los centros hospitalarios, específicamente en la ciudad de Loja se atendieron casos graves durante el periodo de cuarentena establecido por el estado ecuatoriano y produjo que casos menores no tengan acceso a la atención médica pública, lo cual afecto a un gran número de personas que no podían costearse un profesional privado, frente a esta problemática el presente Trabajo de Titulación (TT) tiene como objetivo principal brindar asistencia acerca del Covid-19 mediante un agente conversacional (chatbot) para apoyar al sector de la salud en resolver cuestiones comunes que la gente tiene sin la necesidad de consultar en otras fuentes externas que fomentan la desinformación. Se utilizaron las fases de la metodología Desing Thinking. En la creación del modelo se utilizó la metodología Knowledge Discovery in Text (KDT) ya que las respuestas se obtuvieron de documentos extraídos de una base de datos, los cuales se procesaron en el lenguaje Python, gracias a librerías como Transformers de HuggingFace para tokenizar los textos, Pytorch para ejecutar y ajustar el modelo BERT, Haystack para extraer el contexto relacionado de las búsquedas, JSON para almacenar y manipular la información, Googletrans para la traducción de la información, el diseño de la interfaz se desarrolló en Streamlit para la interacción de los usuarios con el agente y el levantamiento de servicios mediante contenedores en Azure y Google Cloud. La información se la extrajo de artículos científicos empleando en el modelo preentrenado BERT en el conjunto de datos de SQuAD 2.0 para ajustar el modelo (fine-tune), el rendimiento del modelo se evaluó con el score o puntuación que se produce en cada una de las respuestas, obteniendo un modelo optimó en temas relacionados con el Covid-19. Se concluyó que se puede diseñar un agente virtual funcional con el empleo del modelo BERT junto a SQuAD, ya que mediante la evaluación realizada por profesionales de la salud corroboraron que las respuestas proporcionadas por el agente fueron apropiadas.

Palabras claves: Covid-19, agente virtual, chatbot, BERT, SQuAD, transformers.