Predictive web system with natural language processing (PLN) algorithms for the detection of mental disorders in engineering students at universities in Lima

Esta investigación tiene como objetivo desarrollar un sistema web orientado a la detección temprana de ansiedad, depresión y estrés académico en estudiantes universitarios de ingeniería mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural. La problemática se centra en la dificultad de las instituciones para identificar oportunamente estos trastornos, los cuales afectan el bienestar emocional, la motivación y el rendimiento académico. El sistema analiza respuestas textuales obtenidas de cuestionarios de salud mental utilizando modelos de lenguaje accesibles a través de interfaces de programación de aplicaciones, generando resultados y diagnósticos orientativos que apoyan la evaluación y el seguimiento sin sustituir el criterio clínico profesional. La solución se implementa sobre una arquitectura web que integra un backend en Python con el framework Flask, módulos de análisis de datos y componentes de visualización que facilitan la interpretación de los resultados por parte de usuarios y responsables académicos. El enfoque de la investigación es aplicado, con un diseño tecnológico que prioriza la funcionalidad, la escalabilidad y la facilidad de uso del sistema. El proceso de validación incluye la evaluación de la usabilidad, la confianza percibida por los usuarios, la eficacia de los resultados generados y la intención de adopción de la herramienta en el contexto universitario.