Inteligencia artificial (IA) en la traducción de algunas expresiones corporales de la lengua de Señas Colombiana en la atención médica a pacientes
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Alarcón, Carlos Manuel | 2022-10-03
La historia ha demostrado, como la ingeniería de sistemas trabaja a diario en la resolución de problemas, y como la rama de Inteligencia Artificial en las últimas décadas ha evolucionado permitiendo mejorar la vida de las personas; esta investigación pretende dar un aporte en la traducción de expresiones de la Lengua de Señas Colombiana. Inicialmente se verifica la necesidad de disminuir la brecha comunicacional de los médicos con personas con discapacidad auditiva, así como se sondean las expresiones más usadas en el ambiente de una consulta médica. Al mismo tiempo, se establecen las aplicaciones que otros investigadores han desarrollado en esta línea, apoyándose en medios como GitHub YouTube y Google Académico, entre otros. Posteriormente se selecciona un modelo de red neuronal recurrente, que se apoya en bibliotecas nativas de Python como Tensor Flow, Open Pose, Cv2, Matplotlib y Media Pipe con lo que se adecua un desarrollo propio que permite clasificar algunas expresiones de la Lengua de Señas Colombiana, red neuronal artificial que arrojó una precisión aceptable y un error bajo, cuya medida hizo uso de la biblioteca Tensor Board.
De esta forma, se logra alcanzar el objetivo general de entrenar un modelo de Redes Neuronales, que realice la traducción de la Lengua de Señas Colombiana a texto, enfocado en mejorar la comunicación de los estudiantes de medicina de la universidad de Boyacá y sus pacientes con discapacidad auditiva.
La metodología utilizada en este proyecto fue de tipo aplicada, ya que se hace énfasis en la solución de un problema. soportado en un enfoque mixto, ya que tiene resultados cualitativos, ya que se describe el funcionamiento de la aplicación y, así mismo, cuantitativos por que se estiman la precisión del reconocimiento de las señas y el error del modelo, representados en graficas donde se puede observar que alcanza el nivel más alto de precisión.
En el desarrollo de este proyecto se ha notado falta de información y su difusión con respecto a Lengua de Señas Colombiana (LSC), a pesar de los esfuerzos gubernamentales y de entidades como el Instituto Nacional para Sordos, así mismo, no se evidencian muchos aportes tecnológicos en la traducción de diferentes lenguas de señas, y específicamente en la traducción de la Lengua de Señas Colombiana. Con el desarrollo que se presenta en este trabajo, se ha evidenciado que la Red Neuronal Recurrente LSTM tiene una gran precisión, gracias a que permite procesar grandes cantidades de datos en la detección y seguimiento de acciones por medio de video. Finalmente, es importante que los investigadores continúen trabajando en el área de la Lengua de Señas Colombiana, explorando técnicas de Inteligencia Artificial para conseguir modelos que sean más flexibles y que generen menos carga de trabajo, contribuyendo a los procesos de inclusión en nuestro entorno.
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