Prototipo de Simulador de Entrevistas Clínicas Psicológicas basado en Modelos de Lenguaje de Gran Escala

Abstract

Los estudiantes de psicología clínica enfrentan limitaciones importantes en su formación práctica debido a la dificultad para acceder a pacientes reales y a la falta de escenarios auténticos para practicar entrevistas clínicas. Los métodos tradicionales suelen carecer de realismo emocional y no permiten una práctica repetitiva ni controlada. Ante esta problemática, el presente trabajo desarrolló un prototipo de simulador de entrevistas clínicas psicológicas basado en modelos de lenguaje de gran escala (LLM) y técnicas de prompt engineering. El simulador permite configurar perfiles psicológicos detallados de pacientes simulados, manteniendo coherencia conversacional y progresión emocional durante la entrevista. El prototipo fue construido utilizando FastAPI para el backend, Streamlit para el frontend y OpenRouter para la integración con modelos LLM. Se evaluó la usabilidad mediante la escala System Usability Scale (SUS) con 5 estudiantes y 5 docentes de psicología clínica. Los resultados mostraron una usabilidad excelente con un promedio global de 86.5, sin diferencias estadísticamente significativas entre ambos grupos. Tanto estudiantes como docentes destacaron la facilidad de uso del sistema y su utilidad para la práctica de habilidades de entrevista. Este trabajo contribuye a reducir el vacío entre la teoría y la práctica en la formación de psicólogos clínicos, ofreciendo un entorno seguro y accesible para el entrenamiento de competencias clínicas.