GesTEApp: Sistema de recomendación para la detección temprana del TEA mediante análisis gestual de niños en Bogotá
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Fecha
2021
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Resumen
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.
Descripción
Abstract
Autism Spectrum Disorder (ASD) is a neurological condition that affects 1 in 160 children worldwide, it has no cure and if not intervened early can affect the quality of life of the child and his family. Although there are currently different traditional tools for the detection of ASD such as questionnaires and checklists (e.g., M-CHAT-R/F, Q-CHAT), this project proposes a technological tool that, implementing gestural analysis and an expert system based on a recommendation system, allows the early detection of ASD in children and serves as a tool to help health professionals. For the development of the GesTEApp, a hybrid development methodology between Scrum and Lean Startup was implemented, as well as face recognition and Linear Kernel models in order to create a tool capable of detecting signs of ASD in children and subsequently generate a recommendation to the health professional. The tool was able to reduce detection times by 36% compared to traditional tools.
Palabras clave
Autismo, TEA, Face recognition, Linear Kernal, Sistema recomendación, Sistema experto
Keywords
Autism, ASD, Face recognition, Linear Kernel, Recommender system, Expert system
Temáticas
Trastorno del espectro autista
Trastornos mentales
Trastornos mentales