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

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dc.contributor.authorMejía Trujillo, Maria Gabriela
dc.contributor.authorCamelo Romero, Faiber Orlando
dc.contributor.authorRamírez Arévalo, Helio Henry
dc.contributor.authorFeijóo García, Miguel Alfonso
dc.contributor.orcidMejía Trujillo, Maria Gabriela [0009-0002-3333-5483]
dc.contributor.orcidCamelo Romero, Faiber Orlando [0009-0009-9580-5621]
dc.contributor.orcidRamírez Arévalo, Helio Henry [0000-0001-6420-5687]
dc.contributor.orcidFeijóo García, Miguel Alfonso [0000-0001-5648-9966]
dc.date.accessioned2023-06-13T20:06:02Z
dc.date.available2023-06-13T20:06:02Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEl 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.spa
dc.description.abstractenglishAutism 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.eng
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5220/0011957500003476
dc.identifier.instnameinstname:Universidad El Bosquespa
dc.identifier.issn2184-4984
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquespa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.unbosque.edu.co
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12495/10829
dc.language.isoeng
dc.publisherScience and Technology Publications, Lda.spa
dc.publisher.journalInternational Conference on Information and Communication Technologies for Ageing Well and e-Health, ICT4AWE - Proceedingspa
dc.relation.ispartofseriesInternational Conference on Information and Communication Technologies for Ageing Well and e-Health, ICT4AWE - Proceedings, 2023-April, 2184-4984, 2023, 170-177spa
dc.relation.urihttps://www.scitepress.org/Link.aspx?doi=10.5220/0011957500003476
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.accessrightshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectSistemas de información sanitariaspa
dc.subjectSistemas de recomendaciónspa
dc.subjectAnálisis gestualspa
dc.subjectAprendizaje automáticospa
dc.subject.keywordsHealthcare Information Systemsspa
dc.subject.keywordsRecommendation Systemsspa
dc.subject.keywordsGestural Analysisspa
dc.subject.keywordsMachine Learningspa
dc.titleGesTEApp: 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 Childrenspa
dc.title.translatedGesTEApp: 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 niñosspa
dc.type.coarhttps://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.coarversionhttps://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
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