Desarrollo de un módulo para el pre-diagnóstico de problemas de lenguaje en niños mediante un robot social

Este trabajo presenta el desarrollo de un módulo de inteligencia artificial integrado a un robot social para el prediagnóstico de dificultades del lenguaje infantil mediante interacciones lúdicas y no invasivas. El sistema sigue una arquitectura modular con: entrada y preprocesamiento de audio, transcripción automática con Whisper refinado para voces infantiles en español y analítica lingüística y generación de reportes. Se realizó una prueba de concepto en entorno natural (aula y hogar) con dos participantes (4 y 6 años). El modelo refinado redujo la WER del 16 % al 11 % frente al modelo base. La analítica estimó longitud enunciativa modal de 4–5 palabras y TTR medio de 0,42 (DE = 0,07), con menor diversidad léxica en el caso con indicios de trastorno. El clasificador marcó el 15 % de los registros como “con posibles indicios”. En latencias, se observaron 8,5 s en niños con dificultades frente a 4,2 s sin dificultades. A nivel de eventos, la matriz de confusión arrojó Sensibilidad = 0,65; Especificidad ≈ 0,82; VPP ≈ 0,70; VPN ≈ 0,78. Los niños mostraron buena aceptación del robot y mayor participación. Se concluye que la propuesta es viable como apoyo temprano en contextos con recursos limitados; no reemplaza la valoración clínica. Se señalan como líneas futuras ampliar la muestra, incorporar señales multimodales y optimizar despliegue.

• Main Author: Macías Ochoa, Ramón Ignacio (author)
• Other Authors: Paillacho Chiluiza, Dennys Fabian, Director (author)
• Format: bachelorThesis
• Published: 2025
• Subjects: Desarrollo; módulo; pre-diagnóstico; Problemas de lenguaje; niños; robot social
• Online Access: http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/67335