GesTEApp: A Pilot Study on an Expert Web-Based System that Integrates Gestural Analytics and a Hybrid Recommendation System to Support the Early Detection of ASD in Children

El trastorno del espectro autista es una enfermedad neurológica que afecta a 1 de cada 160 niños en todo el mundo. Hasta la fecha, este trastorno aún no tiene una cura estandarizada, y no tratarlo a tiempo puede afectar a la calidad de vida del niño y de sus familiares. Actualmente existen diferentes herramientas tradicionales para la detección del Trastorno del Espectro Autista, como cuestionarios y listas de comprobación, métodos estandarizados a nivel mundial, como el uso del M-CHAT-R/F y el Q-CHAT. Presentamos GesTEApp como un sistema experto basado en web que integra analítica gestual y apoya a los profesionales sanitarios en su proceso de toma de decisiones médicas sobre la detección precoz de este trastorno en niños. GesTEApp implementa un Sistema Híbrido de Recomendación con modelos de Reconocimiento Facial y Kernel Lineal, que capturan y analizan las expresiones faciales de los niños, buscando apoyar a los Profesionales Sanitarios en la detección del Trastorno del Espectro Autista. Evaluamos esta herramienta tras un estudio piloto y presentamos los hallazgos y resultados teniendo en cuenta las percepciones de los profesionales sanitarios, basando nuestro análisis en escalas Likert (1-5) y sus comentarios sobre su experiencia al interactuar con GesTEApp. Preliminarmente, la herramienta redujo los tiempos de detección en un 36% en comparación con las herramientas tradicionales. Asimismo, nuestros resultados preliminares sugieren que GesTEApp es una aplicación web centrada en el usuario que apoya satisfactoriamente a los Profesionales Sanitarios en la detección del Trastorno del Espectro Autista en niños.

• Autores: Mejía Trujillo, Maria Gabriela; Camelo Romero, Faiber Orlando; Ramírez Arévalo, Helio Henry; Feijóo García, Miguel Alfonso
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad El Bosque
• Repositorio: Repositorio U. El Bosque
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/10829
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12495/10829; https://doi.org/10.5220/0011957500003476
• Palabra clave: Sistemas de información sanitaria; Sistemas de recomendación; Análisis gestual; Aprendizaje automático; Healthcare Information Systems; Recommendation Systems; Gestural Analysis; Machine Learning
• Rights: openAccess
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional