Examinando por Autor "Camelo Romero, Faiber Orlando"

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    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
    (Science and Technology Publications, Lda., 2023) Mejía Trujillo, Maria Gabriela; Camelo Romero, Faiber Orlando; Ramírez Arévalo, Helio Henry; Feijóo García, Miguel Alfonso; Mejía Trujillo, Maria Gabriela [0009-0002-3333-5483]; Camelo Romero, Faiber Orlando [0009-0009-9580-5621]; Ramírez Arévalo, Helio Henry [0000-0001-6420-5687]; Feijóo García, Miguel Alfonso [0000-0001-5648-9966]
    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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    GesTEApp: Sistema de recomendación para la detección temprana del TEA mediante análisis gestual de niños en Bogotá
    (2021) Bedoya Rodríguez, Santiago Andrés; Camelo Romero, Faiber Orlando; Mejía Trujillo, María Gabriela; Feijóo García, Miguel Alfonso
    El Trastorno del Espectro Autista es una afección neurológica que afecta a 1 de cada 160 niños a nivel mundial, por su naturalidad no tiene cura y el no ser tratado tempranamente puede causar afectaciones en la calidad de vida del niño y de su familia. Aunque actualmente existen diferentes herramientas tradicionales para la detección del TEA como los cuestionarios y listas de verificación (e.g., M-CHAT-R/F, Q-CHAT), este proyecto propone una herramienta tecnológica que, implementando análisis gestual y un sistema experto basado en un sistema de recomendación permita la detección temprana del TEA en niños y sirva como herramienta de ayuda a los profesionales de la salud. Para el desarrollo de la herramienta GesTEApp fue implementada una metodología de desarrollo híbrida entre Scrum y Lean Startup, además, modelos de face recognition y Linear Kernel con el fin de crear una herramienta capaz de detectar posibles señales de TEA en niños y posteriormente generar una recomendación al profesional de la salud. La herramienta logró reducir los tiempos de detección en un 36% respecto a las herramientas tradicionales.