Feijóo García, Miguel AlfonsoBedoya Rodríguez, Santiago AndrésCamelo Romero, Faiber OrlandoMejía Trujillo, María Gabriela2022-03-042022-03-042021https://hdl.handle.net/20.500.12495/7113El 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.application/pdfspaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 InternacionalAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 InternacionalAutismoTEAFace recognitionLinear KernalSistema recomendaciónSistema experto621.3Tesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoTrastorno del espectro autistaTrastornos mentalesAutismASDFace recognitionLinear KernelRecommender systemExpert systemDesarrollo de software de aplicacióninstname:Universidad El Bosquereponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosquerepourl:https://repositorio.unbosque.edu.coAcceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2