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 diferente...

Full description

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
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openAccess
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
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description 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.
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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.Autism Spectrum Disorder is a neurological condition that affects 1 in 160 children worldwide. To date, this disorder does not yet have a standardized cure, and not being treated early can affect the child’s quality of life and their relatives. There are currently different traditional tools for detecting Autism Spectrum Disorder, such as questionnaires and checklists— standardized methods worldwide, such as using M-CHAT-R/F and Q-CHAT. We present GesTEApp as a web-based expert system that integrates gestural analytics and supports Healthcare Professionals in their medical decision-making process on the early detection of this disorder in children. GesTEApp implements a Hybrid Recommendation System with Face Recognition models and Linear Kernel, which capture and analyze children’s facial expressions, seeking to support Healthcare Professionals in detecting Autism Spectrum Disorder. We evaluated this tool following a pilot study and reported the findings and results considering Healthcare Professionals’ perceptions, basing our analysis on (1-5) Likert Scales and their feedback regarding their experience interacting with GesTEApp. Preliminary, the tool reduced detection times by 36% compared to traditional tools. Also, our preliminary results suggest that GesTEApp is a user-centered web-based application that satisfactorily supports Healthcare Professionals in detecting Autism Spectrum Disorder in children.application/pdfengScience and Technology Publications, Lda.International Conference on Information and Communication Technologies for Ageing Well and e-Health, ICT4AWE - ProceedingInternational Conference on Information and Communication Technologies for Ageing Well and e-Health, ICT4AWE - Proceedings, 2023-April, 2184-4984, 2023, 170-177https://www.scitepress.org/Link.aspx?doi=10.5220/0011957500003476Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessSistemas de información sanitariaSistemas de recomendaciónAnálisis gestualAprendizaje automáticoHealthcare Information SystemsRecommendation SystemsGestural AnalysisMachine LearningGesTEApp: 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 ChildrenGesTEApp: Un estudio piloto sobre un sistema experto basado en web que integra el análisis gestual y un sistema híbrido de recomendación para apoyar la detección precoz del TEA en niñosArtículo de revistainfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINALGesTEApp. 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.pdfGesTEApp. 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.pdfGesTEApp: 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 Childrenapplication/pdf1207799https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/d7f6b657-77b3-4302-af29-3421f776f819/downloadf9abfccf9957d128a73712c4ccc29aa8MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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