Introducción
DejaloBot es un chatbot innovador impulsado por Inteligencia Artificial Híbrida (neurosimbólica), diseñado para acompañar de manera personalizada y continua a las personas durante seis meses en su proceso de cesación tabáquica. Basado en las mejores prácticas clínicas y evidencia científica sólida, este proyecto representa un avance en la aplicación de IA en salud preventiva, demostrando su efectividad a través de un ensayo clínico controlado.
DejaloBot nació en 2017 como la primera iniciativa del equipo médico liderado por Eduardo Olano, propuesta por Joaquín Herrero Pintado (informático de cabecera del grupo) para introducir la tecnología de bots conversacionales en atención primaria. Marcó el inicio de una línea de investigación en IA aplicada a la salud, sirviendo como base para proyectos posteriores como COBOT durante la pandemia COVID-19.
Contribución Técnica: El proyecto fue desarrollado íntegramente en su parte técnica por Joaquín Herrero Pintado, quien se encargó del diseño completo y la programación, integrando enfoques simbólicos y predictivos para garantizar explicabilidad, trazabilidad y alineación con valores humanos.
Tutorial de Uso
Aquí puedes ver directamente el tutorial oficial de cómo usar DejaloBot:
Descripción del Proyecto
DejaloBot surgió en 2017 como una iniciativa liderada por un equipo interdisciplinario, incluyendo médicos de familia e investigadores como Eduardo Olano y César Minué. El bot conversacional proporciona atención 24/7, adaptándose a las necesidades individuales del usuario mediante interacciones naturales y motivacionales.
Considerado por el equipo como su proyecto más ambicioso, requirió más de dos años de desarrollo debido a su complejo guion terapéutico: interacciones intensivas basadas en entrevista motivacional, múltiples variantes en el diálogo paciente-terapeuta y nodos avanzados de IA. Su enfoque híbrido combina:
- Modelos predictivos: Para aprender patrones de comportamiento y predecir riesgos de recaída.
- Razonamiento simbólico: Para estructurar intervenciones basadas en guías clínicas estandarizadas, asegurando decisiones justificables y éticas.
El sistema fue validado en un ensayo clínico pragmático (2017-2023), comparando su efectividad con la práctica clínica habitual. Los resultados, publicados en JMIR mHealth and uHealth, mostraron una mejora significativa en las tasas de abstinencia a los 6 meses, validada por carboximetría. En 2021, sus resultados estaban en fase de publicación, impulsando nuevos estudios con la misma red de investigadores.
Tecnologías Utilizadas
- Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Para conversaciones fluidas y contextuales, utilizando bibliotecas como spaCy y transformers.
- Modelos Predictivos: Basados en Bayes.
- Backend: Go.
- Frontend: Interfaz conversacional en Telegram.
El diseño priorizó la privacidad y seguridad de datos, cumpliendo con normativas como RGPD, y la explicabilidad para que los usuarios y clínicos entiendan las recomendaciones del bot.
Logros y Reconocimientos
- Healthstart 2022: Premio de la Fundación madri+d por innovación en salud digital (10.000€ adicionales para desarrollo).
- ITEMAS ISCIII 2023: Reconocimiento del Instituto de Salud Carlos III por impacto en atención primaria.
- Publicaciones y Presentaciones: Resultados en congresos como SEDET 2024 y publicaciones en revistas indexadas.
- Impacto: Primer chatbot con evidencia clínica nivel 1 para cesación tabáquica, con potencial para escalar a otros hábitos preventivos. Proyecto fundacional que abrió camino a iniciativas posteriores en IA sanitaria.
Enlaces y Recursos
- Sitio Oficial de DejaloBot - Más detalles sobre el ensayo y acceso al bot.
- ITEMAS - Déjalo Bot - Descripción científica y evidencia.
- Genesis Biomed - Artículo sobre el proyecto.
- Video: César Minué sobre DejaloBot (SEDET).
- Estudio Clínico en JMIR.
Visión y Futuro
DejaloBot ejemplifica el enfoque humanista en IA de Joaquín Herrero Pintado: tecnología al servicio de la salud, con énfasis en la ética, la explicabilidad y la mejora de la práctica profesional. Como proyecto pionero del equipo, validó la IA híbrida en dominios de alta criticidad y abrió puertas a aplicaciones posteriores en prevención y educación sanitaria. Para colaboraciones o integraciones, contáctame.