Este artículo propone un método para integrar el Seguimiento del Estado Psicológico (POST) en un sistema conversacional para el diagnóstico de la depresión. Los sistemas conversacionales existentes para el diagnóstico de la depresión presentan limitaciones, como la imposibilidad de captar adecuadamente la información, las emociones y los síntomas en evolución de los pacientes, y la falta de un marco claro para el diálogo, lo que da lugar a conversaciones innecesarias. En este artículo, diseñamos el POST basándonos en un modelo teórico psicológico compuesto por cuatro componentes: Etapa, Información, Resumen y Siguiente. Lo integramos en un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) para generar estados psicológicos dinámicos y proponemos un sistema que los utiliza para guiar la generación de respuestas en cada turno. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto mejora el rendimiento de todas las subtareas de la conversación para el diagnóstico de la depresión en comparación con los parámetros de referencia existentes.
