Harmony: un chatbot para la identificación de síntomas generales en adolescentes mediante procesamiento de lenguaje natural.
Ilustraciones a color, mapas conceptuales, gráficos
- Autores:
-
Carlos Eduardo, Alvear Mutis
Martínez Sánchez, Samuel
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de San Buenaventura
- Repositorio:
- Repositorio USB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/21349
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10819/21349
- Palabra clave:
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Administracion de la información
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[1]UNICEF, Red Nacional de Participación Adolescentes en Movimiento por sus Derechos, Bogota: UNICEF, 2020. [2] M. Güemes-Hidalgo, M. Ceñal González-Fierro y M. Hidalgo Vicario, «Desarrollo durante la adolescencia. Aspectos físicos, psicológicos y sociales,» de Programa de Formación Continuada en Pediatría Extrahospitalaria, Madrid, Exámenes de salud en la adolescencia M.I. Hidalgo Vicario, 2017, pp. 234-240. [3] N. Unidas, «Contrarrestar la desinformación para promover y proteger,» 2022. [4] A. Arredondo, «Factores asociados a la búsqueda y uso de servicios,» Salud Mental, vol. 33, pp. 397-408, 2010. [5] W. Health, «Woebot Health Research,» Woebot Health, 2021. [6] J. J. Prochaska, E. A. Vogel, A. Chieng, M. Kendra, M. Baiocchi, S. Pajarito y A. Robinson, «A Therapeutic Relational Agent for Reducing Problematic Substance Use (Woebot): Development and Usability Study,» J. Med. Internet Res, vol. 3, 2021. [7] S. Suharwardy, M. Ramachandran, A. Robinson, S. A. Leonard, A. Gunaseelan, A. Darcy, D. J. Lyell y A. Judy, «Effect of an automated conversational agent on postpatum mental health: A randomized, controlled trial,» American Journal of Obstetrics & Gynecology, vol. I, p. S91, 2020. [8] Youper, «Youper,» [En línea]. Available: https://www.youper.ai. [Último acceso: 4 April 2023]. [9] A. Mehta, A. N. Niles, J. H. Vargas, T. Marafon, D. D. Couto y J. J. Gross, «Acceptability and Effectiveness of Artificial Inteligence Therapy for Anxiety and Depression (Youper): Longitudinal Observational Study,» J. Med. Internet Res, vol. 23, nº 6, 2021. [10] Y. S. Yarrington, J. Lasser, D. Garcia, J. H. Vargas, D. D. Couto, T. Marafon, M. G. Craske y A. N. Niles, «Impact of the COVID-19 Pandemic on Mental Health among 157.213 Americans,» Journal of Affective Disorders, vol. 286, pp. 64-70, 2021. [11] S. Valera, «Verywell Mind,» Verywell Mind, 8 March 2023. [En línea]. Available: https://www.verywellmind.com/best-mood-tracker-apps-5212922. [Último acceso: 4 April 2023]. [12] Moodfit, «getmoodfit,» Roble Ridge Software LLC, 2016. [En línea]. Available: https://www.getmoodfit.com. [Último acceso: 4 April 2023]. [13] A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, Ł. Kaiser, A. N. Gomez, L. Jones y I. Polosukhin, «Attention Is All You Need,» Conference on Neural Information Processing Systems, 2017. [14] J. C. Gutierrez, Taming Transformers Efficiency Evaluation of Mobile Vision Transformers, Madrid: Universidad Politécnica Madrid, UPM., 2023. [15] J. Deblin, M.-W. Chang, K. Lee y K. Toutanova, «BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,» arXiv, New York, 2019. [16] S. Persson, «Paper summary - BERT: Bidirectional Transformers for Language Understanding,» Analytics Vidhya, 2021. [17] R. Horev, «BERT Explained: State of the art language model for NLP,» Towards Data Science, 2018. [18] «rasa.com,» Rasa Technologies GmbH, 19 1 2024. [En línea]. Available: https://rasa.com/docs/rasa/arch-overview. [Último acceso: 31 01 2024]. [19] R. T. GmbH, «Rasa.com,» Rasa Technologies GmbH, 19 01 2024. [En línea]. Available: https://rasa.com/docs/rasa/arch-overview. [Último acceso: 31 01 2024]. [20] L. Cabral, J. M. Monteiro, J. W. Franco da Silva, C. Lincoln Mattos y P. J. Chaves Mourao, «FakeWhastApp.BR: NLP and Machine Learning Techniques for Misinformation Detection in Brazilian Portuguese WhatsApp Messages,» SCITEPRESS – Science and Technology Publications, Lda, vol. 1, pp. 63-74, 2021. [21] A. K. Yee, «Machine learning, misinformation, and citizen science,» Paper in the Philosophy of the Social Sciences and Humanities, vol. 13, nº 56, 2023. [22] F. S., . Y. J. Shixiong Wang, «Disinformation: A Bibliometric Review,» International Journal of Enviromental Research and Public Health, nº 19, pp. 1-21, 2022. [23] M. N. K. B. Salman Bin Naeem, «COVID-19 Misinformation Online and Health Literacy: A Brief Overview,» International Journal of Enviromental Research and Public Health, nº 18, pp. 1-12, 2021. [24] J. B. Abdulrahim Alhaizaey, «COMBINING MACHINE LEARNING AND SEMANTIC ANALYSIS FOR EFFICIENT MISINFORMATION DETECTION OF ARABIC COVID- 19 TWEETS,» International Journal of Computer Scince & Information Technology, vol. 4, nº 3, pp. 31-40, 2022. [25] Prof. Shweta Kahurke, Jyoti S. Haldar, Ashwini D. Bhagat, Rasika S. Andeo, Parag M. Dahikar , Ajinkya K.Kinhekar y Suraj S. Yelore, «Fight Misinformation and Detect Fake News Using Machine Learning Algorithm,» International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology (IJRASET), vol. 10, nº 5, 2022. [26] M. P. Usaola, MongoDB: gestión, administración y desarrollo de aplicaciones, Universidad de Castilla, 2015. [27] martinekuan, alexbuckgit, Zimmergren, RobBagby, garycentric, d. y DCtheGeek, «learn.microsoft.com,» microsoft, 11 ,07 ,2023. [En línea]. Available: https://learn.microsoft.com/es-es/azure/cloud-adoption-framework/get-started/what-is- azure. [Último acceso: 10 01 2024]. [28] Ing. Juan Miguel Moine, Dra. Ana Silvia Haedo y Dra. Silvia Gordillo, «Estudio comparativo de metodologías para minería de datos,» Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI), pp. 278-281, 2011. [29] J. I. Diz, «Desarrollo del adolescente: aspectos físicos, psicológicos y sociales,» Pediatr Integral, vol. XVII, nº 2, pp. 88-93, 2013. [30] G. R. Suárez y T. Raymond Villena, «Preocupaciones del adolescente desde su propia óptica,» Rev Cubana Med Gen Integr, vol. 17, nº 1, 2001. [31] A. Aranda, Las Hormonas, Editorial CSIC y Catarata, 2015. [32] V. M. Arce, J. Devesa y J. A. Tresguerres, Fisiologia Humana, vol. IV, 2010. [33] G. Stassinos, Envenenamientos e Intoxicaciones, 2022. [34] R. Hilal-Dandan y L. L. Brunton, Manual de Farmacologia y Terapeutica, 2015. [35] B. L. Hoffman, J. O. Schorge, L. M. Halvorson, C. A. Hamid, M. M. Corton y J. I. Schaffer, Williams Ginecologia 4e., 2020. [36] R. J. Gastelu, «Hormona Antidiurética,» Bioanalisis, pp. 18-20, 2007. [37] M. S. Niño, M. V. Salazar y M. A. Zuñiga, «Efectos de situaciones estresantes sobre los niveles de cortisol salivar en adultos de 19 a 60 años - Revision narrativa,» Universidad El Bosque, Bogotá, 2021. [38] R. Enriquez Meza, «Adrenalina,» Revista Institucional Nuevos Tiempos, vol. 27, nº 29, pp. 70-81, 2022. [39] M. González Prieto, «Estudio de los efectos neuroprotectores de la Noradrenalina mediante las Quimioquinas CCL2 y CX3CL1,» Universidad Complutense de Madrid, Madrid, 2021. [40] AEP, «Estrógenos,» AEP, 2022. [41] Ichromα, «Progesterona,» Boditech, 2020. [42] A. Tejada Noriega, «La actitud y la Testosterona, la hormona del estilo de vida,» Horizonte Médico, vol. 13, nº 2, pp. 46-50, 2013. [43] J. Poza, M. Pujol, J. Ortega-Albas y O. Romero, «Melatonina en trastornos de sueño,» Sociedad Española de Neurología, 2018. [44] O. Charro Portilla, A. Cantalapiedra Luque, M. Torres Quiala, M. Fernandez Ortega, A. F. Fuentes Prats, A. Garcia Perez y A. Cantalapiedra Luque, «Neurotransmisores,» Facultad de ciencias médicas. Departamento de ciencias fisiologicas., Guantánamo. [45] R. Bahena-Trujillo, G. Flores y J. A. Arias-Montaño, «Dopamina: síntesis, liberación y receptores en el Sistema Nervioso Central,» Revista Biomédica, vol. 11, nº 1, pp. 39-60, 2000. [46] L. Cuevas Guajardo, «Importancia de la produccion de endorfinas para evitar estres y sindrome metabolico,» Cuidarte "El arte del cuidado", vol. 4, nº 7, pp. 8-13, 2015. [47] A. Guitelman, C. Allami, J. Cohen, A. Chervin, B. Espinola, H. L. Fideleff, L. Fiszlejder, S. Gutierrez, O. Levalle, A. M. Mancini, E. Polack de Fried y A. I. Romo, «Prolactina: regulación y secreción en algunos estados fisiológicos,» Revista de la Asociación Médica Argentina, vol. 96, nº 5, pp. 129-134, 1983. [48] S. Florencia Creus, «Caracterizacion de la hormona foliculo-estimulante humana: Relacion estructura-funcion,» Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, 1999. [49] Personal de Healthwise, «Hormona luteinizante,» Cigna Healthcare, 2023. [50] M. V. Cano Gonzalez, «Contribución al estudio de las acciones metabólicas de la colexistoquinina. Interacción de la colecistoquinina con la leptina,» Universidad Complutense de Madrid, Madrid, 2004. [51] K. Rodríguez Martínez, A. Martínez Araujo, Á. Gutiérrez Rojas y R. M. Flores Sánchez, «Hormona antimülleriana como marcador de respuesta ovárica en pacientes tratadas por fertilización in vitro,» Revista cubana de endocrinologia, vol. 32, nº 1, p. 230, 2021. [52] J. Church y L. J. Stone, «CAPÍTULO 8: LOS AÑOS INTERMEDIOS DE LA NIÑEZ,» de Niñez y adolescencia, 1970, pp. 1-18. [53] A. Moñivas, «Representaciones de la vejez (modelos de disminución y de crecimiento),» Anales de Psicología / Annals of Psychology, vol. 14, nº 1, pp. 13-25, 1998. [54] D. C. Park y G. N. Bischof, «Handbook of Aging and Cognition,» de The Aging Mind: Neuroplasticity in Response to Cognitive Experience Across the Lifespan, Psychology Press, 2008, pp. 1-90. [55] J. L. Pedreira Massa y L. Martín Alvarez, Desarrollo psicosocial de la adolescencia: bases para una comprensión actualizada, Documentación Social, 2000, pp. 69-90. [56] A. Oliva Delgado y Á. Parra Jiménez, CONTEXTO FAMILIAR Y DESARROLLO PSICOLÓGICO DURANTE LA ADOLESCENCIA1, Universidad de Sevilla, 2004, pp. 96- 123. [57] V. Gaete, «Desarrollo psicosocial del adolescente,» Revista chilena de pediatría, vol. 86, nº 6, pp. 436-443, 2015. [58] M. E. Perez Pons, «Resumen de tesis. Machine learning and econometric applications for increasing profitability and efficiency: A case study on sustainable production and trade in agro-based industries,» Gredos, Universidad de Salamanca, Salamanca, 2022. [59] J. V. Quispe Sota, «Diseño de interfaces de sistemas interactivos utilizando técnicas de machine learning: una revisión del diseño y la usabilidad,» Interfaces, pp. 202-214, 2022. [60] E. Cruz, M. González y J. C. Rangel, «Técnicas de machine learning aplicadas a la evaluación del rendimiento y a la predicción de la deserción de estudiantes universitarios, una revisión.,» Prisma Tecnologico, vol. 13, nº 1, pp. 77-87, 2022. [61] A. J. Mena, N. De Oliveira Cardoso, C. E. Xavier, D. L. Armigon y I. Iracema, «Técnicas de Machine Learning utilizadas en estudios psicológicos con adolescentes,» EduPsykhé: Revista de psicología y psicopedagogía, vol. 19, nº 2, pp. 23-38, 2022. [62] A. Bas y I. Van Heerden, «Viewpoint: AI as Author – Bridging the Gap Between Machine Learning and Literary Theory,» Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 71, pp. 175- 189, 2021. [63] J. D. Elhai, H. Yang, D. McKay, G. J. G. Asmundson y C. Montag, «Modeling anxiety and fear of COVID-19 using machine learning in a sample of Chinese adults: associations with psychopathology, sociodemographic, and exposure variables,» Anxiety, Stress and Coping, vol. 34, nº 2, pp. 130-144, 2021. [64] J. I. Velez, «Machine Learning based Psychology: Advocating for A Data-Driven,» International Journal of Psychological Research, vol. 14, nº 1, pp. 6-11, 2021. [65] E. Gañan-Cardenas, J. I. Pembrethy-R, J. C. Rivera y M. C. Mendoza-Arango, «Operating Room Time Prediction: An Application of Latent Class Analysis and Machine Learning,» Ingeniería y Universidad, vol. 26, pp. 1-23, 2022. [66] C. Buizza, D. Jessica y C. Ferrari, «Machine learning approaches to identify profiles and predictors of psychosocial discomfort among Italian college students,» Salud Mental, vol. 45, pp. 213-226, 2022. [67] A. Ahmadi, M. Noetel, M. Schellekens, P. Parker, D. Antczak, M. Beauchamp, T. Dicke, C. Diezmann, A. Maeder, N. Ntoumanis, A. Yeung y C. Lonsdale, «A Systematic Review of Machine Learning for Assessment and Feedback of Treatment Fidelity,» Psychosocial Intervention, vol. 30, nº 3, pp. 139-153, 2021. [68] R. A. Española, «h,» de Diccionario de la lengua Española, Barcelona, Espasa Libros, S. L. U., 2014, pp. 4818-4820. [69] R. L. Rosenfield y D. A. Ehrmann , « The pathogenesis of polycystic ovary syndrome (PCOS): the hypothesis of PCOS as functional ovarian hyperandrogenism revisited.,» Endocrine reviews, vol. 5, nº 37, pp. 467-520, 2016. [70] F. Castillo Alvarez, «Somatropina: Evaluación de su perfil de seguridad,» Offarm, vol. 30, nº 2, p. 83, 2011. [71] Revista Semana, «¿Cuáles son las hormonas que regulan el peso corporal?,» Vida Moderna, 2023. [72] L. F. S. Peña, «Fisiología de las glándulas paratiroides. Disfunción y parámetros funcionales de laboratorio en paratiroides,» Revista ORL, vol. 11, nº 3, 2011. [73] F. J. E. Stefano, Dopico, A. M., J. A. Nowogrodski y R. P. Rothlin, «Farmacologia de la serotinina y funcion vascular,» Medicina, vol. 45, nº 4, pp. 437-441, 1985. [74] UNICEF, «Ocho de cada 10 adolescentes pasan angustia, depresión y ansiedad, pero no buscan apoyo psicológico,» UNICEF, 2020. [75] Forbes Staff, «Colombia es el país con mayor estrés laboral en Latinoamérica,» Forbes Colombia, 9 June 2022. [76] A. Singh, Procesamiento de Lenguaje Natural con Python, Patna: Babelcube Incorporated, 2022. [77] E. O. Cruz Mican, F. A. Poveda Aguja y L. M. Buitrago Marquéz, «Las TIC en el sector salud, machine learning para el diagnóstico y prevención de enfermedades,» Quántica, vol. 1, nº 2, pp. 1-32, 2020. [78] O. K.R., S. C.G., A. I.B., B. N.L., B. P.D., K.-K. S.Y., L. J.C. y W. A.B.(Eds.), Envenenamiento e Intoxicaciones, 8e, 2022. [79] A. L. García, «Nuevos tiempos, viejas preguntas sobre el amor.,» vol. 7, nº 2, pp. 50-70, 2007. [80] M. Romero, «huggingface,» [En línea]. Available: https://huggingface.co/mrm8488/distill- bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es?library=true)). [81] M. Romero, «huggingface.co,» huggingface, [En línea]. Available: mrm8488/distill-bert- base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es. |
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Hidalgo Suárez, Carlos Giovannyvirtual::628-1Carlos Eduardo, Alvear Mutisb680cd66-f528-48b4-8daf-f766fc44a916-1Martínez Sánchez, Samuela917e3ac-84bf-4881-b5b4-f853f5b77656-1Maira Ramírezaa470fec-35cb-4515-87fd-03f8e18449eb-1Jorge Pincay7465fcce-969d-423a-99bf-b47f0656b869-12024-08-09T15:44:19Z2024-08-09T15:44:19Z2024Ilustraciones a color, mapas conceptuales, gráficosA lo largo de la vida el cuerpo humano atraviesa por diversas etapas, cada una marcada por características y desafíos únicos. Desde la infancia hasta la vejez, el humano experimenta cambios físicos, cognitivos y emocionales que influyen en nuestra forma de ser y entender el mundo que rodea al ser humano. En una época en que la información está al acceso de todos gracias al internet, el conocimiento sobre estas etapas de la vida ha sido mucho más completo y esté al alcance de todos, lo que ha permitido enfrentar e informarnos sobre estas situaciones lo antes posible, sin embargo, mucha de la información en internet puede ser poco confiable o fidedigna, lo que puede causar mucha desinformación entre las personas y no permite afrontar estos problemas de la manera correcta. Para abordar esta problemática se creó Harmony, herramienta que gracias al procesamiento de lenguaje natural capaz de informar a los adolescentes sobre los síntomas comunes o que en un momento determinado de su cambio estos presentan esos síntomas y requieren de información confiable y concisa. Harmony también contará con un sistema de comunicación entre usuarios que les permite interactuar entre ellos para reportar o informar algún síntoma que estén presentando y no encuentren en el chatbot.Throughout life, the human body goes through various stages, each marked by unique characteristics and challenges. From infancy to old age, we experience physical, cognitive and emotional changes that influence our way of being and understanding the world around us. At a time when information is accessible to everyone thanks to the internet, knowledge about these stages of our lives is much more complete and within everyone's reach, which has allowed us to face and inform ourselves about these situations as soon as possible, however, much of the information on the internet can be unreliable or unreliable, which can cause much misinformation among people and does not allow us to face these problems in the right way. To address this problem, Harmony has been created, a tool that thanks to natural language processing is able to inform adolescents about common symptoms or that at a certain point in their change they present these symptoms and require reliable and concise information. In addition, Harmony has a communication system between users that allows them to interact with each other to report or inform any symptom that they are presenting and are not found in the chatbot and based on the experience of other users know how to treat them or be informed about it.PregradoIngeniero de Sistemas158 páginasapplication/pdfCarlos E. Alvear, Samuel Martínez., “Harmony: un chatbot para la identificación de síntomas médicos comunes en adolescentes mediante procesamiento de lenguaje natural.”, Trabajo de grado profesional, Ingeniería de Sistemas, Universidad de San Buenaventura Cali (Valle del Cauca), 2024.https://hdl.handle.net/10819/21349spaUniversidad de San Buenaventura - CaliCaliFacultad de IngenieríaCaliIngeniería de Sistemas[1]UNICEF, Red Nacional de Participación Adolescentes en Movimiento por sus Derechos, Bogota: UNICEF, 2020.[2] M. Güemes-Hidalgo, M. Ceñal González-Fierro y M. Hidalgo Vicario, «Desarrollo durante la adolescencia. Aspectos físicos, psicológicos y sociales,» de Programa de Formación Continuada en Pediatría Extrahospitalaria, Madrid, Exámenes de salud en la adolescencia M.I. Hidalgo Vicario, 2017, pp. 234-240.[3] N. Unidas, «Contrarrestar la desinformación para promover y proteger,» 2022.[4] A. Arredondo, «Factores asociados a la búsqueda y uso de servicios,» Salud Mental, vol. 33, pp. 397-408, 2010.[5] W. Health, «Woebot Health Research,» Woebot Health, 2021.[6] J. J. Prochaska, E. A. Vogel, A. Chieng, M. Kendra, M. Baiocchi, S. Pajarito y A. Robinson, «A Therapeutic Relational Agent for Reducing Problematic Substance Use (Woebot): Development and Usability Study,» J. Med. Internet Res, vol. 3, 2021.[7] S. Suharwardy, M. Ramachandran, A. Robinson, S. A. Leonard, A. Gunaseelan, A. Darcy, D. J. Lyell y A. Judy, «Effect of an automated conversational agent on postpatum mental health: A randomized, controlled trial,» American Journal of Obstetrics & Gynecology, vol. I, p. S91, 2020.[8] Youper, «Youper,» [En línea]. Available: https://www.youper.ai. [Último acceso: 4 April 2023].[9] A. Mehta, A. N. Niles, J. H. Vargas, T. Marafon, D. D. Couto y J. J. Gross, «Acceptability and Effectiveness of Artificial Inteligence Therapy for Anxiety and Depression (Youper): Longitudinal Observational Study,» J. Med. Internet Res, vol. 23, nº 6, 2021.[10] Y. S. Yarrington, J. Lasser, D. Garcia, J. H. Vargas, D. D. Couto, T. Marafon, M. G. Craske y A. N. Niles, «Impact of the COVID-19 Pandemic on Mental Health among 157.213 Americans,» Journal of Affective Disorders, vol. 286, pp. 64-70, 2021.[11] S. Valera, «Verywell Mind,» Verywell Mind, 8 March 2023. [En línea]. Available: https://www.verywellmind.com/best-mood-tracker-apps-5212922. [Último acceso: 4 April 2023].[12] Moodfit, «getmoodfit,» Roble Ridge Software LLC, 2016. [En línea]. Available: https://www.getmoodfit.com. [Último acceso: 4 April 2023].[13] A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, Ł. Kaiser, A. N. Gomez, L. Jones y I. Polosukhin, «Attention Is All You Need,» Conference on Neural Information Processing Systems, 2017.[14] J. C. Gutierrez, Taming Transformers Efficiency Evaluation of Mobile Vision Transformers, Madrid: Universidad Politécnica Madrid, UPM., 2023.[15] J. Deblin, M.-W. Chang, K. Lee y K. Toutanova, «BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,» arXiv, New York, 2019.[16] S. Persson, «Paper summary - BERT: Bidirectional Transformers for Language Understanding,» Analytics Vidhya, 2021.[17] R. Horev, «BERT Explained: State of the art language model for NLP,» Towards Data Science, 2018.[18] «rasa.com,» Rasa Technologies GmbH, 19 1 2024. [En línea]. Available: https://rasa.com/docs/rasa/arch-overview. [Último acceso: 31 01 2024].[19] R. T. GmbH, «Rasa.com,» Rasa Technologies GmbH, 19 01 2024. [En línea]. Available: https://rasa.com/docs/rasa/arch-overview. [Último acceso: 31 01 2024].[20] L. Cabral, J. M. Monteiro, J. W. Franco da Silva, C. Lincoln Mattos y P. J. Chaves Mourao, «FakeWhastApp.BR: NLP and Machine Learning Techniques for Misinformation Detection in Brazilian Portuguese WhatsApp Messages,» SCITEPRESS – Science and Technology Publications, Lda, vol. 1, pp. 63-74, 2021.[21] A. K. Yee, «Machine learning, misinformation, and citizen science,» Paper in the Philosophy of the Social Sciences and Humanities, vol. 13, nº 56, 2023.[22] F. S., . Y. J. Shixiong Wang, «Disinformation: A Bibliometric Review,» International Journal of Enviromental Research and Public Health, nº 19, pp. 1-21, 2022.[23] M. N. K. B. Salman Bin Naeem, «COVID-19 Misinformation Online and Health Literacy: A Brief Overview,» International Journal of Enviromental Research and Public Health, nº 18, pp. 1-12, 2021.[24] J. B. Abdulrahim Alhaizaey, «COMBINING MACHINE LEARNING AND SEMANTIC ANALYSIS FOR EFFICIENT MISINFORMATION DETECTION OF ARABIC COVID- 19 TWEETS,» International Journal of Computer Scince & Information Technology, vol. 4, nº 3, pp. 31-40, 2022.[25] Prof. Shweta Kahurke, Jyoti S. Haldar, Ashwini D. Bhagat, Rasika S. Andeo, Parag M. Dahikar , Ajinkya K.Kinhekar y Suraj S. Yelore, «Fight Misinformation and Detect Fake News Using Machine Learning Algorithm,» International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology (IJRASET), vol. 10, nº 5, 2022.[26] M. P. Usaola, MongoDB: gestión, administración y desarrollo de aplicaciones, Universidad de Castilla, 2015.[27] martinekuan, alexbuckgit, Zimmergren, RobBagby, garycentric, d. y DCtheGeek, «learn.microsoft.com,» microsoft, 11 ,07 ,2023. [En línea]. Available: https://learn.microsoft.com/es-es/azure/cloud-adoption-framework/get-started/what-is- azure. [Último acceso: 10 01 2024].[28] Ing. Juan Miguel Moine, Dra. Ana Silvia Haedo y Dra. Silvia Gordillo, «Estudio comparativo de metodologías para minería de datos,» Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI), pp. 278-281, 2011.[29] J. I. Diz, «Desarrollo del adolescente: aspectos físicos, psicológicos y sociales,» Pediatr Integral, vol. XVII, nº 2, pp. 88-93, 2013.[30] G. R. Suárez y T. Raymond Villena, «Preocupaciones del adolescente desde su propia óptica,» Rev Cubana Med Gen Integr, vol. 17, nº 1, 2001.[31] A. Aranda, Las Hormonas, Editorial CSIC y Catarata, 2015.[32] V. M. Arce, J. Devesa y J. A. Tresguerres, Fisiologia Humana, vol. IV, 2010.[33] G. Stassinos, Envenenamientos e Intoxicaciones, 2022.[34] R. Hilal-Dandan y L. L. Brunton, Manual de Farmacologia y Terapeutica, 2015.[35] B. L. Hoffman, J. O. Schorge, L. M. Halvorson, C. A. Hamid, M. M. Corton y J. I. Schaffer, Williams Ginecologia 4e., 2020.[36] R. J. Gastelu, «Hormona Antidiurética,» Bioanalisis, pp. 18-20, 2007.[37] M. S. Niño, M. V. Salazar y M. A. Zuñiga, «Efectos de situaciones estresantes sobre los niveles de cortisol salivar en adultos de 19 a 60 años - Revision narrativa,» Universidad El Bosque, Bogotá, 2021.[38] R. Enriquez Meza, «Adrenalina,» Revista Institucional Nuevos Tiempos, vol. 27, nº 29, pp. 70-81, 2022.[39] M. González Prieto, «Estudio de los efectos neuroprotectores de la Noradrenalina mediante las Quimioquinas CCL2 y CX3CL1,» Universidad Complutense de Madrid, Madrid, 2021.[40] AEP, «Estrógenos,» AEP, 2022.[41] Ichromα, «Progesterona,» Boditech, 2020.[42] A. Tejada Noriega, «La actitud y la Testosterona, la hormona del estilo de vida,» Horizonte Médico, vol. 13, nº 2, pp. 46-50, 2013.[43] J. Poza, M. Pujol, J. Ortega-Albas y O. Romero, «Melatonina en trastornos de sueño,» Sociedad Española de Neurología, 2018.[44] O. Charro Portilla, A. Cantalapiedra Luque, M. Torres Quiala, M. Fernandez Ortega, A. F. Fuentes Prats, A. Garcia Perez y A. Cantalapiedra Luque, «Neurotransmisores,» Facultad de ciencias médicas. Departamento de ciencias fisiologicas., Guantánamo.[45] R. Bahena-Trujillo, G. Flores y J. A. Arias-Montaño, «Dopamina: síntesis, liberación y receptores en el Sistema Nervioso Central,» Revista Biomédica, vol. 11, nº 1, pp. 39-60, 2000.[46] L. Cuevas Guajardo, «Importancia de la produccion de endorfinas para evitar estres y sindrome metabolico,» Cuidarte "El arte del cuidado", vol. 4, nº 7, pp. 8-13, 2015.[47] A. Guitelman, C. Allami, J. Cohen, A. Chervin, B. Espinola, H. L. Fideleff, L. Fiszlejder, S. Gutierrez, O. Levalle, A. M. Mancini, E. Polack de Fried y A. I. Romo, «Prolactina: regulación y secreción en algunos estados fisiológicos,» Revista de la Asociación Médica Argentina, vol. 96, nº 5, pp. 129-134, 1983.[48] S. Florencia Creus, «Caracterizacion de la hormona foliculo-estimulante humana: Relacion estructura-funcion,» Universidad de Buenos Aires, Buenos Aires, 1999.[49] Personal de Healthwise, «Hormona luteinizante,» Cigna Healthcare, 2023.[50] M. V. Cano Gonzalez, «Contribución al estudio de las acciones metabólicas de la colexistoquinina. Interacción de la colecistoquinina con la leptina,» Universidad Complutense de Madrid, Madrid, 2004.[51] K. Rodríguez Martínez, A. Martínez Araujo, Á. Gutiérrez Rojas y R. M. Flores Sánchez, «Hormona antimülleriana como marcador de respuesta ovárica en pacientes tratadas por fertilización in vitro,» Revista cubana de endocrinologia, vol. 32, nº 1, p. 230, 2021.[52] J. Church y L. J. Stone, «CAPÍTULO 8: LOS AÑOS INTERMEDIOS DE LA NIÑEZ,» de Niñez y adolescencia, 1970, pp. 1-18.[53] A. Moñivas, «Representaciones de la vejez (modelos de disminución y de crecimiento),» Anales de Psicología / Annals of Psychology, vol. 14, nº 1, pp. 13-25, 1998.[54] D. C. Park y G. N. Bischof, «Handbook of Aging and Cognition,» de The Aging Mind: Neuroplasticity in Response to Cognitive Experience Across the Lifespan, Psychology Press, 2008, pp. 1-90.[55] J. L. Pedreira Massa y L. Martín Alvarez, Desarrollo psicosocial de la adolescencia: bases para una comprensión actualizada, Documentación Social, 2000, pp. 69-90.[56] A. Oliva Delgado y Á. Parra Jiménez, CONTEXTO FAMILIAR Y DESARROLLO PSICOLÓGICO DURANTE LA ADOLESCENCIA1, Universidad de Sevilla, 2004, pp. 96- 123.[57] V. Gaete, «Desarrollo psicosocial del adolescente,» Revista chilena de pediatría, vol. 86, nº 6, pp. 436-443, 2015.[58] M. E. Perez Pons, «Resumen de tesis. Machine learning and econometric applications for increasing profitability and efficiency: A case study on sustainable production and trade in agro-based industries,» Gredos, Universidad de Salamanca, Salamanca, 2022.[59] J. V. Quispe Sota, «Diseño de interfaces de sistemas interactivos utilizando técnicas de machine learning: una revisión del diseño y la usabilidad,» Interfaces, pp. 202-214, 2022.[60] E. Cruz, M. González y J. C. Rangel, «Técnicas de machine learning aplicadas a la evaluación del rendimiento y a la predicción de la deserción de estudiantes universitarios, una revisión.,» Prisma Tecnologico, vol. 13, nº 1, pp. 77-87, 2022.[61] A. J. Mena, N. De Oliveira Cardoso, C. E. Xavier, D. L. Armigon y I. Iracema, «Técnicas de Machine Learning utilizadas en estudios psicológicos con adolescentes,» EduPsykhé: Revista de psicología y psicopedagogía, vol. 19, nº 2, pp. 23-38, 2022.[62] A. Bas y I. Van Heerden, «Viewpoint: AI as Author – Bridging the Gap Between Machine Learning and Literary Theory,» Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 71, pp. 175- 189, 2021.[63] J. D. Elhai, H. Yang, D. McKay, G. J. G. Asmundson y C. Montag, «Modeling anxiety and fear of COVID-19 using machine learning in a sample of Chinese adults: associations with psychopathology, sociodemographic, and exposure variables,» Anxiety, Stress and Coping, vol. 34, nº 2, pp. 130-144, 2021.[64] J. I. Velez, «Machine Learning based Psychology: Advocating for A Data-Driven,» International Journal of Psychological Research, vol. 14, nº 1, pp. 6-11, 2021.[65] E. Gañan-Cardenas, J. I. Pembrethy-R, J. C. Rivera y M. C. Mendoza-Arango, «Operating Room Time Prediction: An Application of Latent Class Analysis and Machine Learning,» Ingeniería y Universidad, vol. 26, pp. 1-23, 2022.[66] C. Buizza, D. Jessica y C. Ferrari, «Machine learning approaches to identify profiles and predictors of psychosocial discomfort among Italian college students,» Salud Mental, vol. 45, pp. 213-226, 2022.[67] A. Ahmadi, M. Noetel, M. Schellekens, P. Parker, D. Antczak, M. Beauchamp, T. Dicke, C. Diezmann, A. Maeder, N. Ntoumanis, A. Yeung y C. Lonsdale, «A Systematic Review of Machine Learning for Assessment and Feedback of Treatment Fidelity,» Psychosocial Intervention, vol. 30, nº 3, pp. 139-153, 2021.[68] R. A. Española, «h,» de Diccionario de la lengua Española, Barcelona, Espasa Libros, S. L. U., 2014, pp. 4818-4820.[69] R. L. Rosenfield y D. A. Ehrmann , « The pathogenesis of polycystic ovary syndrome (PCOS): the hypothesis of PCOS as functional ovarian hyperandrogenism revisited.,» Endocrine reviews, vol. 5, nº 37, pp. 467-520, 2016.[70] F. Castillo Alvarez, «Somatropina: Evaluación de su perfil de seguridad,» Offarm, vol. 30, nº 2, p. 83, 2011.[71] Revista Semana, «¿Cuáles son las hormonas que regulan el peso corporal?,» Vida Moderna, 2023.[72] L. F. S. Peña, «Fisiología de las glándulas paratiroides. Disfunción y parámetros funcionales de laboratorio en paratiroides,» Revista ORL, vol. 11, nº 3, 2011.[73] F. J. E. Stefano, Dopico, A. M., J. A. Nowogrodski y R. P. Rothlin, «Farmacologia de la serotinina y funcion vascular,» Medicina, vol. 45, nº 4, pp. 437-441, 1985.[74] UNICEF, «Ocho de cada 10 adolescentes pasan angustia, depresión y ansiedad, pero no buscan apoyo psicológico,» UNICEF, 2020.[75] Forbes Staff, «Colombia es el país con mayor estrés laboral en Latinoamérica,» Forbes Colombia, 9 June 2022.[76] A. Singh, Procesamiento de Lenguaje Natural con Python, Patna: Babelcube Incorporated, 2022.[77] E. O. Cruz Mican, F. A. Poveda Aguja y L. M. Buitrago Marquéz, «Las TIC en el sector salud, machine learning para el diagnóstico y prevención de enfermedades,» Quántica, vol. 1, nº 2, pp. 1-32, 2020.[78] O. K.R., S. C.G., A. I.B., B. N.L., B. P.D., K.-K. S.Y., L. J.C. y W. A.B.(Eds.), Envenenamiento e Intoxicaciones, 8e, 2022.[79] A. L. García, «Nuevos tiempos, viejas preguntas sobre el amor.,» vol. 7, nº 2, pp. 50-70, 2007.[80] M. Romero, «huggingface,» [En línea]. Available: https://huggingface.co/mrm8488/distill- bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es?library=true)).[81] M. Romero, «huggingface.co,» huggingface, [En línea]. Available: mrm8488/distill-bert- base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es.info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/CaliProcesamiento de datosProcesamiento de la informaciónSistemas de telecomunicacionesAdministracion de la información000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadoresDeep learningHarmonyChatbotMachine learningProcesamiento de Lenguaje NaturalSíntomasHarmony: un chatbot para la identificación de síntomas generales en adolescentes mediante procesamiento de lenguaje natural.Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionComunidad Científica y AcadémicaPublicationhttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001575691virtual::628-1https://scholar.google.com/citations?user=4QfTUFYAAAAJ&hl=esvirtual::628-10000-0003-2308-0720virtual::628-119e1d8c4-f4bf-4b9a-bea4-330895ce7b4evirtual::628-119e1d8c4-f4bf-4b9a-bea4-330895ce7b4evirtual::628-1TEXTHarmony_ChatBot_Sintomas_Alvear_Martinez_2024.pdf.txtHarmony_ChatBot_Sintomas_Alvear_Martinez_2024.pdf.txtExtracted texttext/plain101563https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/c2414c03-89c0-48ac-b936-424a6a6967fd/download93b4670a354ceda45eafdaa5a1458952MD56Formato_Autorizacion_Publicacion_Repositorio_USBCol.txtFormato_Autorizacion_Publicacion_Repositorio_USBCol.txtExtracted texttext/plain6705https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/211de3ab-71c9-4de0-893f-8596da3274b6/downloadbdc630cb5cd3a3e2596adad2408a4e13MD58THUMBNAILHarmony_ChatBot_Sintomas_Alvear_Martinez_2024.pdf.jpgHarmony_ChatBot_Sintomas_Alvear_Martinez_2024.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6022https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/f3fd4aa3-4da3-4dc9-ba17-42e57949b79c/download5f5fe6dc36052f0eb7a2b69cb5cf930dMD57Formato_Autorizacion_Publicacion_Repositorio_USBCol.jpgFormato_Autorizacion_Publicacion_Repositorio_USBCol.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg16314https://bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstreams/71b9c943-19e8-4720-8a9e-c40ca56eb4b4/downloadd1bf4d0c5d3032ffdd85e2541bd4693fMD59CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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