3C Tecnología. Glosas de innovación aplicadas a la pyme. ISSN: 2254 – 4143 Ed. 38 Vol. 10 N.º 2 Junio - Septiembre 2021
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AGENTE CONVERSACIONAL PARA CONSULTAS SOBRE
SERVICIO MÉDICO EN UNA CLÍNICA PRIVADA
CONVERSATIONAL AGENT FOR CONSULTATION ON MEDICAL
SERVICES IN A PRIVATE CLINIC
Johana Maigua-Guanoluisa
Egresada de Carrera de Marketing y Gestión de Negocios, Universidad Técnica de Ambato, (Ecuador).
E-mail: amaigua5939@uta.edu.ecs ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3752-007X
Patricio Medina-Chicaiza
Docente de la Escuela de Ingeniería de Sistemas, Ponticia Universidad Católica del Ecuador Sede Ambato.
Grupo de Investigación de Desarrollo Territorial, Empresa e Innovación (DeTEI),
Facultad de Ciencias Administrativas de la Universidad Técnica de Ambato, (Ecuador).
E-mail: pmedina@pucesa.edu.ec / ricardopmedina@uta.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2736-8214
Carlos Beltrán-Avalos
Docente de la Facultad de Ciencias Administrativas, Universidad Técnica de Ambato, (Ecuador).
E-mail: cj.beltran@uta.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7712-0620
Recepción:
11/01/2021
Aceptación:
13/04/2021
Publicación:
14/06/2021
Citación sugerida:
Maigua-Guanoluisa, J., Medina-Chicaiza, P., y Beltrán-Avalos, C. (2021). Agente conversacional para consultas sobre
servicio médico en una clínica privada. 3C Tecnología. Glosas de innovación aplicadas a la pyme, 10(2), 47-71. https://doi.
org/10.17993/3ctecno/2021.v10n2e38.47-71
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RESUMEN
Los agentes conversacionales son programas que utilizan procesamiento de lenguaje natural con un
sistema de preguntas y respuestas. La investigación tiene como objetivo proponer la implementación
de un agente conversacional para consultas más frecuentes en clínicas de salud privadas. El marco
conceptual se sustenta a partir de revisión y recopilación de referencias bibliográcas en inglés y español
de revistas indexadas, libros, informes de organismos nacionales e internacionales, concerniente al tema,
del mismo modo la metodología se construye con aplicaciones de chas de observación a las 16 clínicas
privadas de Ambato (Ecuador), entrevistas a expertos, investigación de proveedores de software. Como
evidencia de resultados se prioriza las ventajas de usar un agente conversacional para resolver consultas
médicas, por tal motivo, se recomendó un procedimiento metodológico para su implementación que
consta de 6 fases: 1. Análisis de cliente potencial, 2. Selección de proveedor, 3. Selección de plataforma
de mensajería, 4. Instalación y Conguración, 5. Capacitación y pruebas, 6. Control y Evaluación.
PALABRAS CLAVE
Agente Conversacional, Inteligencia Articial, Servicios, Medicina, Clínicas, Consultas Médicas.
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ABSTRACT
Conversational agents are programs that use natural language processing with a question and answer system. The research
aims to propose the implementation of a conversational agent for more frequent consultations in private health clinics. The
conceptual framework is supported by the review and compilation of bibliographic references. English and Spanish from
indexed journals, books, reports from national and international organizations, concerning the subject, in the same way,
the methodology is built with applications of observation sheets to the 16 private clinics in Ambato (Ecuador), interviews
with experts, research of software providers. As evidence of results, the advantages of using a conversational agent to solve
medical consultations are prioritized. For this reason, a methodological procedure was recommended for its implementation
that consists of 6 phases: 1. Analysis of potential client, 2. Selection of provider, 3 Selection of messaging platform, 4.
Installation and Conguration, 5. Training and tests, 6. Control and Evaluation.
KEYWORDS
Conversational Agent, Articial Intelligence, Services, Medicine, Clinics.
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1. INTRODUCCIÓN
La tendencia de las empresas y organizaciones refuerzan sus estrategias, métodos y herramientas para
llegar de manera eciente a sus clientes con el objetivo de satisfacerlos, sean estas industriales o de
servicio. En su publicación sobre ventaja competitiva; Porter (2015) sostiene ciertos aspectos relevantes
como: capacidad de respuesta rápida, optimizar las oportunidades, experiencias en tiempo real; este
último, permite el desarrollo de la tecnología como opción necesaria en la comunicación directa entre la
empresa y el consumidor en menor tiempo. Además, se considera el término innovación como respuesta
a la competitividad de las empresas que las desarrollen (Perez, 2019).
La Organización Mundial de la Salud (OMS), declara que la nalidad primordial de los sistemas
nacionales de salud es la calidad en la prestación de servicios a todas las personas, en el lugar y en el
momento que las necesiten (OMS, 2017). La provisión del servicio de salud se divide en varios proveedores
y estos a su vez proceden del sector público o del sector privado. En el Ecuador el Sistema Nacional de
Salud (SNS) está segmentado en tres subsistemas, uno de ellos los prestadores o proveedores privados,
estos a su vez enfocan su servicio a toda la zona urbana (Molina, 2019). Por tanto, los objetivos de la
OMS como antecedente del servicio en las clínicas privadas del país conllevan a las mismas a enfocar sus
esfuerzos en brindar una atención personalizada y de calidad, es por ello, la obligatoriedad de esta, en
buscar nuevas vías de comunicación que les permitan interactuar con el público objetivo.
Estas instituciones de salud privadas, en el país han mantenido un crecimiento estable por factores
como: inversión en tecnología, modelos de gestión aplicados en la administración. De ese modo, se
prevé retos en el desarrollo y la prestación de servicios en el área médica, con mayor énfasis en las 718
clínicas privadas y 25 hospitales privados registrados en el país (INEC, 2015). Por ello, este importante
sector merece atención e innovación por parte de la academia en la creación de nuevas propuestas que
contribuyan a una mejora dentro de sus procesos administrativos y de servicios.
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El médico y presidente Andrew Goddard, del Royal Collegue of Physicians añade que en los últimos
tiempos los avances tecnológicos en cuanto al servicio médico toman mayor importancia y dene que
el futuro está enmarcado en la inteligencia articial. Varios expertos médicos arman que los softwares
y máquinas pueden ayudar a mejorar el servicio, que ofrecen cada clínica sea en atención, consultas,
recetarios, y le atribuye el crédito total a los usuarios para medir la eciencia y accesibilidad del uso que
estos representan.
En una investigación de América Economía Intelligence (2019) sobre las mejores Clínicas y Hospitales
en Latinoamérica se considera varios indicadores entre los más importantes: dirección o unidad de
experiencia, dignidad y experiencia del paciente, tecnología para relacionarse con pacientes. El indicador
tecnología que se considera en el estudio expuesto, prevé grandes esfuerzos de investigación y aplicación
efectiva del mismo en áreas de servicio médico.
En un estudio presentado por la Cámara Ecuatoriana de Comercio Electrónico (2017), se conoce que
el internet ha desarrollado un mercado digital muy destacado en la oferta de productos y servicios,
enmarcando así que un 35 % de la ciudadanía adquieren sus productos o servicios con la ayuda de
herramientas tecnológicas proporcionados por un portal web, mediante sus dispositivos móviles más
recurrentes, se alude que los principales portales web poseen un agente conversacional o chatbot. Además,
cada día crece el porcentaje de personas con acceso a la red mediante el uso de smartphone, tablets,
laptops; lo que indica que fácilmente el consumidor se adhiere a un proceso sistemático tecnológico para
realizar actividades principales como: hacer una compra, realizar consultas, ubicación geográca; en
cuanto al área médica: agendar citas, horarios de atención entre otros.
Agentes conversacionales (chatbots) son programas que utilizan procesamiento de lenguaje natural con
un sistema de preguntas y respuestas, cuyo n es simular un diálogo inteligente con el interlocutor
humano, puede tener lugar ya sea mediante mensajes de texto o bien a través de la voz representa una
herramienta creada para apoyar la relación cliente – empresa, lo que crea una interacción virtual a
través de la tecnología del modo más humano posible (Gratch et al., 2002).
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Del mismo modo, estos agentes conversacionales se desarrollan sin objeción alguna en la red social que
se desee, e independientemente del tipo del sector productivo al que pertenezca. Es necesario añadir que
estos softwares se adhieren al idioma al que se lo congure, de la misma manera se procede con el tipo de
o palabras clave que se requiera. Es imprescindible añadir la evolución de estos logrando la interacción
no solo por texto sino también por voz (Muñoz, 2018).
Esta interacción virtual desemboca en una posible asistencia médica a través de telemedicina (Sampere,
2014). En los países que ya la desarrollan en la actualidad se observa el benecio costo – efectividad,
como también la descentralización del servicio médico en diversas redes de servicio hospitalario. Se
considera a la telemedicina como una solución viable para acortar las brechas geográcas, como también
para acceder a una variedad servicios (González y Sinche, 2016). Estos servicios entre otros pueden ser
reserva de citas médicas con especialistas, procesamiento de datos clínicos: historias clínicas electrónicas,
base de datos trasferible de acuerdo como el paciente lo requiera, gestión diaria de información sobre
pacientes hospitalizados.
En Ambato (Ecuador) a donde se dirige la investigación, la situación problemática que se obtiene a
través de observación directa mediante chas de registro es que las clínicas de salud de tipo privadas
se desarrollan en un limitado proceso de soluciones tecnológicas tipicadas en inteligencia articial:
como agentes conversacionales, lo que demuestra el escaso conocimiento de la funcionalidad del mismo
(Chat bot); así también se observa que no existe un área o departamento, por lo mismo un responsable
especializado en el desarrollo de plataformas virtuales relacionadas con la comunicación cliente-empresa,
que estén a la vanguardia de la tecnología y a la adaptabilidad de sus usuarios.
En tal razón el análisis de las plataformas informáticas resulta una cuestión prioritaria, con este análisis
se aporta de algún modo a su conocimiento y proveer de un marco de referencia dirigido a las clínicas
de salud que tengan la disposición de adoptar nuevas propuestas tecnológicas. Los beneciarios directos
de la presente investigación son todas las empresas dedicadas al servicio de salud sean estas del sector
público y con mayor énfasis del sector privado, personas naturales que en algún momento demanden
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de un servicio de salud, de la misma manera los profesionales de medicina, Administración, Marketing
y anes.
Con todo lo expuesto, el presente estudio se encamina al análisis de un agente conversacional como
herramienta tecnológica de interacción, con los clientes de una clínica de tipo privada en Ambato
(Ecuador), además aporta un procedimiento sistemático para su implementación.
2. METODOLOGÍA
Para el desarrollo de la presente investigación se utilizaron métodos basados en la revisión de fuentes
bibliográca a partir de artículos académicos en bases de datos como Scielo, Redalyc, para ello se usó
ltros de búsqueda como; chatbot, bots, agentes conversacionales en servicios mediados por TIC en
medicina, con una respuesta de 68 artículos en los idiomas más comunes. La mayor cantidad de artículos
corresponden a inteligencia articial - medicina ya que arrojo un total de 160903 artículos de estos el 6
% en inglés y un 45 % en español y el resto de porcentaje se divide en idiomas como portugués y francés.
Además, se consideró información de organismos nacionales gubernamentales y no gubernamentales:
Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC), Cámara Ecuatoriana de Comercio Electrónico,
América Economía Intelligence (AE).
Para el análisis respectivo se consideró el total de 17 clínicas privadas de servicio médico registradas
en INEC (2014), del Cantón Ambato-Ecuador, que fueron sometidas a un análisis a través de chas de
registro a la que se llamó instrumento estructurado aplicado directamente a cada clínica privada, para
asentar de manera objetiva las evaluaciones alcanzadas por cada una, así como también las variables
tecnológicas de servicios de cada una.
Vale la pena señalar que en Ambato-Ecuador se registran una concentración del 62% de clínicas privadas
con respecto al 38% del total de clínicas existentes en toda la provincia.
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Tabla 1. Análisis Situacional de clínicas privadas.
VARIABLE FRECUENCIA PORCENTAJE
Internación
Con internación 14 0.82
Sin internación 3 0.18
Tipo
Con nes de lucro 15 0.88
Sin nes de lucro 2 0.12
Fuente: elaboración propia a partir de INEC 2014.
La Tabla 1 aclara el tipo de clínicas privadas que fueron sometidas a la investigación, el resultado
evidencia que la mayor cantidad de la muestra tiene servicio de internación, y las mismas pertenecen a
organizaciones con nes de lucro.
3. RESULTADOS
En esta parte de la investigación los datos demuestran el análisis situacional en cuanto a desarrollo de
nuevas tecnologías y desarrollo de inteligencia articial en las clínicas de salud tipo privadas en Ambato
Ecuador, para seguidamente sugerir, a través de revisión bibliográca: la implementación de un agente
conversacional en dichas clínicas.
Análisis descriptivo y de consistencia de las variables tecnológicas de cada clínica de salud en Ambato
(Ecuador).
Para realizar el análisis se planteó las variables propuestas por América Economía (2019), en su
investigación como aporte del ranking de las mejores clínicas y hospitales de América Latina, dichas
variables se demuestran en la Tabla 2, a n de determinar la situación de cada clínica en estudio; los
resultados que se obtuvieron se describen a continuación:
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Tabla 2. Análisis descriptivo de clínicas de salud.
VARIABLE FRECUENCIA MEDIA
Tecnología para relacionarse con el paciente
Fan Page 12 0.7
Página Web 11 0.64
Chatbot 3 0.17
Unidad de Experiencia del Paciente
Área servicio al cliente 7 0.43
Seguridad 10 0.58
Eciencia 12 0.7
Fuente: elaboración propia a partir de chas de observación.
La tabla expuesta pone en evidencia el uso limitado o desconocimiento de la variable chatbot para generar
citas, del total de la muestra únicamente el 17% tiene acceso a chatbot en sus respectivos portales web.
Esta misma cifra hace notorio el porcentaje mínimo del 43% relacionado con el área de servicio al
cliente en cada clínica.
Del mismo modo, se realizó entrevistas a los encargados o representantes de las clínicas de salud y se
llevó una temática generalizada sobre tecnología en el servicio, con énfasis en agente conversacional
empleado en página web, la importancia de las mismas, que tipo de benecios perciben, el presupuesto
que destinan a la tecnología, el perl del profesional que debe encargarse del área.
Antecedentes de agentes conversacionales: desde la década de 1980 al diálogo se lo enfatiza dentro de
las investigaciones de (Lenguaje de programación Natural) PNL, un elemento central inicia sobre el
diálogo basado en texto, sin embargo, ahora se ha expandido para incluir el diálogo hablado (Hirschberg
y Manning, 2015). Las SDS (sistemas de diálogo hablado) se tornan posibles debido a los avances en la
precisión del reconocimiento de voz.
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En la historia de los chatbots se registra a ELIZA en 1964 como el primer Bot con capacidad de dialogar
en inglés, vale la pena señalar que fue congurado para hablar con los usuarios sobre sus problemas el
desarrollo de este se le atribuye a Joseph Weizenbaum para IBM 7094 (Cerdas, 2017). En 1995 Articial
Linguistic Internet Computer Entity (ALICE) con capacidad para colectar lenguaje natural por medio de la
web. Para el año 1997 (Clippy) hay disponibilidad de un agente conversacional en Windows, Microsoft lo
conguró para facilitar el uso de Microsoft Oce, sin embargo, agentes como el gato, el perro, el mago
para versiones posteriores de Oce 2003 (Watters, 2016).
Ya en el año 2011 se diseña SIRI y WATSON; el primero desarrollado por Apple para teléfonos la
empresa Nuace y Apple crearon un agente amigable que responde preguntas sobre el clima, música,
cálculos matemáticos. Por otro lado, Watson creado por IBM con capacidad de identicar el lenguaje con
la precisión de un ser humano (Cerdas, 2017). Cortana y Alexa los agentes que se desarrollaron en el año
2014, Cortana se le atribuye su conguración a Microsoft con expansión para tabletas, computadoras y
consolas de videojuego desde otra perspectiva Alexa creada por Amazon permite conocer información
sobre productos, compras, recordatorios (Jo-Foley, 2013).
Accesibles: Interfaz universal facilidad a personas con diferente capacidad
Aumenta recurrencia y retencion: conoce a los usuarios y crea una
conexion de valor tanto para los mismos como para la marca
Agilizar atención al cliente: Acceso a la informacion 24/7, los bots pueden
tener abiertas "N" cantidad de seciones
Entrada al big data como herramienta de marketing cualificado y
automatizado
Capacidad de obtener base de datos cualificados a travez del análisis
psicográficos de los usuarios
Figura 1. Ventajas de Chatbot.
Fuente: elaboración propia a partir de Charlan (2018), y Witcher, Wigder, y Katz (2014).
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Funcionalidad de un agente conversacional
El agente conversacional se puede identicarlo como agentes virtuales multiplataformas con capacidad
de entender el lenguaje humano a través de la voz o escritura (Cloud.google, 2020), obtiene respuestas a
través de una conversación en tiempo real, este agente se desarrolla en el marco de tres vías importantes.
Su función se fundamenta en tres áreas como: canal de interacción, experiencia de usuario y ejecución
de respuesta estas se demuestran en la Figura 2 (Syvänen y Valentini, 2020).
Figura 2. Acción de un Agente conversacional.
Fuente: elaboración propia a partir de Cerdas (2017), y Syvänen y Valentini (2020).
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La gura muestra tres áreas: la primera parte de color verde demuestra los canales por los que el usuario
puede acceder a un chatbot, la segunda área de color rojo la experiencia diseñada por el usuario, y el
tercero y más amplio de color azul demuestra la ejecución del agente conversacional, en esta gura se
detallan términos como:
PLN: en inglés Natural Lenguaje Programing (NLP) es un campo de las ciencias de la computación, inteligencia
articial y lingüística que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano.
NLG: Natural Languaje Generation su foco es transformar datos estructurados en narrativa escrita.
ML: sus siglas en inglés Machine Learning. Desarrolla técnicas que permitan el aprendizaje de las
propias computadoras en función de patrones de comportamiento, o “entrenar a la máquina”.
APIs: Acrónimo de (Aplicación Programming Interface) hace más fácil la interacción entre dos aplicaciones
para el intercambio de datos, interfaz de usuario que permite la interacción y comunicación entre un
software y una persona (LeCun, 2015).
Tipos de agentes conversacionales: Para abordar este tema se considera la documentación de Azure Bot
Service, un entorno integrado especialmente diseñado para el desarrollo de los mismos, en el que se los
categorizan en tres áreas: 1. Según el servicio que provee, 2. Diseño de interfaz, 3. Tecnología que usa
(Microsoft, 2018). A continuación, se detalla cada uno y sus especicaciones respectivas.
• Servicio: Atención y servicio, Solución de preguntas rápidas, Procesos de Marketing.
• Diseño de Interfaz: Interfaz solo texto, Interfaz combinado entre texto, Botones multimedia.
• Tecnología utilizada: Chatbots cognitivo, Chatbot automático con inteligencia articial,
Chatbot de interacción de texto.
Ecosistema de un agente conversacional
Ecosistema se reere a un grupo de organismos que comparten un mismo habitad o biotopo, en el caso
de estudio las mismas características de desarrollo. Para entender el complejo Ecosistema del Chatbot,
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Cartagena (2107) y Mobgen (2016) enfatizan 4 áreas en el que se desarrolla el ecosistema de un agente
conversacional:
• Agentes de inteligencia Articial: Siri–Apple, Cortana-Microsoft, Bixby-Samsung, Asistant-
Google.
• Plataformas de mensajería: Telegram, Skype, Slack, Whatsapp, WeChat, Message, Messenger,
Facebook, Line, SMS.
• Lenguaje Natural: Watson Conversation, Cognitive Services, L.U.I.S., Cloud Platform Speech
& NL Apis.
• Plataformas de desarrollo: Api.ai-Google, Bluemix-IBM, Wit.ai-Facebook, Bot Framework-
Microsoft, BotKit-Howdy, Chat Fuel, MindMeld.
A través de la literatura consultada se dene a los agentes de inteligencia articial como una entidad
software que se basa en su propio conocimiento para realizar un conjunto de operaciones que le indica que
hacer y cómo, tienen la capacidad de comunicarse con otros agentes para resolver una actividad (BBVA,
2018). Las plataformas de mensajería funcionan mediante la integración de módulos programados cuyo
objetivo es atraer la iteración con la comunidad en línea, en esta se desarrollan ujos conversacionales
de acuerdo con el tipo de servicio que se requiere (Accenture, 2020), una vez que se tiene claro el tipo
de inteligencia articial y la plataforma de mensajería se formula el tipo de lenguaje natural para por
consiguiente denir la plataforma en el que se desarrollará el agente conversacional.
Como consecuencia del avance tecnológico se aplica un constante cambio en el que los usuarios,
consumidores, empresas adoptan masivamente nuevas formas de comunicación por lo tanto se ve
necesario un cambio tecnológico sin precedentes. En este contexto vale la pena señalar lo importante de
conocer sobre Marketing Conversacional que explícitamente se encarga de la experiencia que se genera
al usar herramientas como Chatbot (Juniper Research, 2020). Así mismo es necesario concientizar que
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con la aparición de COVID-19 el individuo u organización se ve obligado usar estrategias tecnológicas
que al parecer resultan innitas.
DESARROLLO Y APLICACIÓN DEL AGENTE CONVERSACIONAL
Para Crespo y Domínguez (2020), el área de Medicina es la que está siendo tratada de formada positiva
en los últimos tiempos, puesto que justamente a esta área se le adjudica la mayor inversión en tecnología,
es por ello que implementar un agente conversacional directamente resulta en ventaja competitiva para
las clínicas que tengan la necesidad de aplicarlo. Una vez que se amplió los términos respecto a agente
conversacional, resta vericar la aplicación y efectividad en clínicas de salud de carácter privado, para
ello, se propone el siguiente procedimiento: mismo que demuestra sistemáticamente el proceso y a la vez
se convierte en una especie de guía para quien anhele aplicarlo.
Figura 3. Procedimiento metodológico para aplicación de un agente conversacional.
Fuente: elaboración propia a partir de Guschat (2020), y Zendesk (2020).
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Fase 1. Análisis del cliente potencial
Con el marketing conversacional se conoce que los consumidores reconocen que ser atendidos por un
chat en vivo mientras dure su compra o su servicio requerido es uno de los atributos más importantes que
una empresa debe tener (Xirau, 2018). Entendiéndose como cliente potencial a las personas o conjunto
de personas oportunas para hacer uso de un producto o servicio en un determinado tiempo (Pérez y
Pérez, 2006) resulta necesario que cada empresa realice este análisis independientemente del sector al
que pertenezca. Por ello tomando en cuenta que una asistencia medica vía agente conversacional puede
ser demandada por usuarios con capacidad de usar tecnología que está a la vanguardia, se requiere
conocer el grupo de personas, edad que corresponda, y plataformas más usadas por los usuarios. En
Ambato (Ecuador), las 16 clínicas en estudio presentan los siguientes datos en cuanto a cantidad de
consultas médicas realizadas en clínicas del sector privado.
0 40000 80000 120000
10 a 14
15-19
20-35
36-49
50-64
65 y mas
# DE CONSULTAS
EDAD
Número de consultas médicas de acuerdo a edades - 2018
Figura 4. Fases para la ejecución de agente conversacional en una clínica de salud.
Fuente: elaboración propia a partir de INEC (2018).
En la Figura 4 se observa que, en un año de servicios de las clínicas, el grupo que considera a la edad
entre 20 - 35 años representa la mayor demanda de consultas, seguido por el grupo de 50-64 años y el
tercer lugar se lo otorga al grupo que corresponde a la edad entre 36 – 49 años. Así mismo se observa
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que el grupo con menor requerimiento de consultas médicas corresponde a la edad de 10 - 14 años.
Cabe resaltar que los datos son referenciales de un año y estos pueden varias de acuerdo con diversas
circunstancias del comportamiento humano.
Fase 2. Selección de proveedor de software de Chatbot
Para realizar una selección de proveedor primero se presenta una lista de los posibles proveedores
que, de acuerdo con las clínicas o empresas que quieran aplicarlo podrán elegirlo de acuerdo a sus
especicaciones requeridas; en este caso se cita a Jimenez et al. (2018), que detallan especicaciones
que se toman en cuenta antes de elegir un proveedor: costo total, usabilidad y características, sistema
operativo, soporte, especialización, conectividad, experiencia en la industria, con estas especicaciones
se elige de la siguiente lista:
Brand-Embasy, Cliengo, VisrtualSpirits, Zendesk, Messenger-People, HubSpot, 1millonbot, AgentBot,
Chat-Bots, Chatbot-Chile, Gus-Chat, BindBot, BotXo, Agenti, Sophie, Eganti, Intercom-Live,
ManyChat, Whisbi.
En el entorno en el que se desarrolla la investigación se expone los posibles proveedores de software o su
vez diseñadores de software para chatbots.: Xvodigital, Heinsohntech, InnovaSys, Bprosys, Aivo y Ecuabots
estos son proveedores propiamente desarrollados en Ecuador. Es necesario recalcar que: precisamente
de acuerdo con el presupuesto, necesidad, carácter empresarial de cada clínica se realiza la elección del
proveedor, para ello está las opciones de proveedores internacionales y locales.
Fase 3. Selección de plataforma de mensajería
Actualmente las redes sociales como: WhatsApp, Messenger, Instagram, Facebook, YouTube ocupan un
espacio representativo en el estilo de vida de los seres humanos combinado con las actividades relevantes
como; trabajar, comercializar, estudiar, estos datos se los visualiza en la Figura 5; y actualmente en
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el campo médico con inteligencia articial, como es el caso de agentes conversacionales chatbots y
telemedicina.
Para tener claro en que plataforma de mensajería es conveniente aplicar un agente conversacional con
los datos de la fase 1, es necesario conocer la red social o aplicaciones de chat que resulte apropiado para
hacer efectiva su instalación. Según (Startista, 2018) en su informe del 2018 demuestra en efecto la red
social y plataforma de mensajería con mayor uso.
2375
2008
1080
380
254
1600
1380
1112
823
218
0
500
1000
1500
2000
2500
Facebook
You Tube
Instagram
Twiter
Snapchat
WhatsApp
Fb Messenger
Wechat
QQ
Viber
REDES SOCIALES- PLATAFORMAS DE CHAT
Figura 5. Top de redes sociales y plataformas de mensajería más usadas.
Fuente: elaboración propia a partir de (Startista, 2018).
Hay que resaltar en cuanto a redes sociales Facebook y YouTube lideran en promedio de uso algo
semejante ocurre con WhatsApp y Messenger que lideran el top de plataformas de chat, vale la pena
señalar que a WhatsApp se le atribuye el crecimiento dos veces más rápido que Facebook.
Fase 4. Instalación y Conguración
Para realizar la fase de Instalación y conguración se demuestra a través de Xvodigital proveedor de
software que se toma como referencia por tratarse de un proveedor local para Ambato-Ecuador, en esta
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fase se toma en cuenta la Figura 4 y Figura 5 para que la conguración resulte más efectiva, con estas
consideraciones el primer paso para su respectiva instalación es Cotizar y acordar la forma de pago
pertinente, para ello se visualiza la siguiente gura 6, cabe recalcar que este proceso varía de acuerdo al
proveedor que se haya elegido.
Figura 6. Cotización- Registro.
Fuente: elaboración propia a partir de XVODigital (2018), y Gus Chat (2020).
Fase 4.1. Conguración- Medicina.
En lo que respecta a atención médica en la región asiática Microsoft público un chatbot denominado
Xiaoice que es utilizado por más de 40 millones de personas en el que se registran hasta 10 billones de
conversaciones este bot fue creado para memorizar y rastrear estados de emoción de los pacientes (Nina
y Milani, 2017), algo semejante ocurre con (IBM, 2017) tiene su servicio de Watson con su enfoque en
medicina con la diferencia que se usa para diferentes servicios como: oncología, genética, medicina
general y cuidados personales. En este sentido es necesario alimentar correctamente la base de datos y
con ello congurar lo siguiente: a) Idioma, b) Corrección automática, c) Contextualización y memoria, d)
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emojis y mensaje de texto, e) Identicación de la intención del usuario, f) desambiguación y sugerencia,
g) experiencia personalizada (Bprosys, 2020).
Fase 4.2.
Para que resulte exitosa la instalación en el literal “g”, en la conguración se plantea que el agente
conversacional después de resolver todas las inquietudes, preguntas y consultas como: “¿Dónde están
ubicados?”, “¿Cuál es el horario de apertura?”, “¿Puedo tomar cierta medicación?”, “¿Abre la clínica
los nes de semana?”:aplique a un servicio de agendamiento de citas, es decir luego de una conversación
efectiva entre un agente conversacional y un usuario de una clínica de salud, el agente conversacional
genere una cita y se calicará como exitosa la conversación.
Figura 8. Integración del agente conversacional.
Fuente: elaboración propia a partir de XVODigital (2018).
El agendar citas a través de un agente conversacional genera una ventaja altamente competitiva y a su
vez redituable, puesto que la clínica que lo emplee recibirá ingresos económicos por concepto de citas
médicas Los programas que se desarrollan y comercializan para agentes conversacionales (robots de
chat), convierte un cuestionamiento de su usuario o paciente en una oportunidad de venta, en este caso
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en agendar una cita para consiguiente realizar un servicio de telemedicina, y este representaría rédito
económico para quienes lo ofertan.
Fase 5. Capacitación y pruebas
Es imprescindible realizar la capacitación al personal encargado del desarrollo del agente conversacional,
en este sentido tomando en consideración la Tabla 1; es necesario y que cada clínica cuente con un
departamento o área de servicio al cliente, y con ello una o varias personas según el caso lo amerite,
mismas que serán capacitados dentro del tiempo determinado por los proveedores.
En cuanto concierne a pruebas se efectuó las llamadas pruebas “piloto” para esto se tomó una
muestra aleatoria de “n” número de clientes con los que se tuvo las primeras interacciones en este
sentido se aplica el condicional, sí la conversación se da sin ningún tipo de inconvenientes en lenguaje,
comprensión, escritura, solicitudes atendidas correctamente el agente conversacional está listo para ser
aplicado en toda la población, y en el caso contrario se revisa nuevamente la conguración y base de
datos para ser corregidas.
Fase 6. Control y evaluación
Según Jimenez et al. (2018) denir y desarrollar ciertos indicadores permiten la optimización de las
experiencias del usuario además cabe recalcar que el proceso: denir una métrica, dependerá
exclusivamente del objetivo de negocio que se desarrolle. En este sentido se presentan las siguientes
métricas que miden el rendimiento efectivo de un agente conversacional:
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Este tipo de métricas se deben aplicar mensual o semanal de acuerdo con cada clínica, para declararlo
efectivo el agente conversacional el indicador 1 y 3 debería sobrepasar el 85%, y el indicador 3 por lo
contrario es importante que no sobrepase el 5%.
4. CONCLUSIONES
De acuerdo con la literatura consultada se comprueba que, un agente conversacional que se desarrolla
en una organización médica es una herramienta de comunicación que permite un diálogo inteligente
que se desarrolla a través de preguntas y respuestas desarrolladas en tiempo real, este puede ser aplicado
independientemente del tipo o sector productivo al que pertenezca la organización.
El servicio que prestan las clínicas de salud privadas en el área de atención se realizan con herramientas
de TIC convencional, de ese modo se ve limitado el desarrollo de inteligencia articial en los portales
web de cada clínica (Tabla 2), con ello reduce la ventaja competitiva entre clínicas privadas que existen
en el mercado local e internacional, por esa razón se ve inminente la necesidad de aplicar inteligencia
articial a través de un agente conversacional para ayudar a varios pacientes a recibir consultas médicas
en el mismo tiempo.
Al momento de implementar un agente conversacional para resolver consultas médicas es necesario
considerar cada una de las especicaciones expuestas en las Figuras 4 y 5 en donde se observa que:
las personas que comprenden la edad entre 20-35 años son el grupo que requiere un médico con más
frecuencia, con ello se identicó a Facebook y WhatsApp como la red y plataforma más óptimas para
instalación de un agente conversacional, mismo que se desarrolla de acuerdo al carácter que reeja
cada clínica, por tal razón debe ser congurado especícamente de acuerdo con las necesidades de los
clientes potenciales, de la misma manera seleccionar dentro del ecosistema de un agente conversacional,
inteligencia articial en el que se desarrolla, lenguaje natural de programación y plataformas de desarrollo.
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La propuesta de implementación basada en 6 fases: análisis del cliente potencial, selección del proveedor
del software, selección de plataforma de mensajería, conguración, capacitación y evaluación hace más
práctico y fácil su instalación en las instituciones de salud.
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