Diseño e implementación de un agente conversacional para optimizar el consumo de medicamentos en adultos mayores en la ciudad de Cuenca

Abstract

Enfocada en la necesidad de prevenir las interacciones fármaco-fármaco y fármacoalimento en la población de adultos mayores en Cuenca, este proyecto presenta el desarrollo de un agente conversacional implementado en una aplicación móvil. El estudio integra una base de datos sobre interacciones fármaco-fármaco y fármaco-alimento, junto con un algoritmo de recomendación basado en filtrado de contenido, diseñado específicamente para sugerir alternativas alimenticias en caso de interacciones potenciales entre un fármaco y un alimento. Los hallazgos, avalados por las evaluaciones realizadas tanto por estudiantes de nutrición como por expertos en el área, confirman la eficacia del chatbot en la detección de interacciones farmacológicas y la generación de recomendaciones adecuadas. Estos resultados resaltan la importancia de contar con sistemas de precisión que facilitan la interacción del usuario, por ejemplo, mediante agentes conversacionales y algoritmos de recomendación que proporcionen información personalizada para prevenir interacciones medicamentosas; además, la evaluación de expertos asegura la fiabilidad y eficacia de dichos sistemas.Centered on the need to prevent drug-drug and drug-food interactions among the elderly population in Cuenca, this project presents the development of a conversational agent implemented in a mobile application. The study incorporates a database on drug-drug and drug-food interactions, together with a content-based recommendation algorithm, specifically designed to suggest dietary alternatives in the event of potential interactions between a drug and a food item. The findings, endorsed by evaluations conducted by both nutrition students and field experts, confirm the efficacy of the chatbot in identifying pharmacological interactions and generating appropriate recommendations. These results underline the importance of precision systems that facilitate user interaction, for instance, through conversational agents and recommendation algorithms that provide personalized information to prevent drug interactions; moreover, the evaluation by experts assures the reliability and effectiveness of such systems.0000-0003-0452-972

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