dc.contributorMejía Trujillo, Maria Gabriela [0009-0002-3333-5483]
dc.contributorCamelo Romero, Faiber Orlando [0009-0009-9580-5621]
dc.contributorRamírez Arévalo, Helio Henry [0000-0001-6420-5687]
dc.contributorFeijóo García, Miguel Alfonso [0000-0001-5648-9966]
dc.creatorMejía Trujillo, Maria Gabriela
dc.creatorCamelo Romero, Faiber Orlando
dc.creatorRamírez Arévalo, Helio Henry
dc.creatorFeijóo García, Miguel Alfonso
dc.date.accessioned2023-06-13T20:06:02Z
dc.date.accessioned2023-09-07T22:18:01Z
dc.date.available2023-06-13T20:06:02Z
dc.date.available2023-09-07T22:18:01Z
dc.date.created2023-06-13T20:06:02Z
dc.date.issued2023
dc.identifier2184-4984
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12495/10829
dc.identifierhttps://doi.org/10.5220/0011957500003476
dc.identifierinstname:Universidad El Bosque
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional Universidad El Bosque
dc.identifierrepourl:https://repositorio.unbosque.edu.co
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8751227
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.
dc.languageeng
dc.publisherScience and Technology Publications, Lda.
dc.publisherInternational Conference on Information and Communication Technologies for Ageing Well and e-Health, ICT4AWE - Proceeding
dc.relationInternational Conference on Information and Communication Technologies for Ageing Well and e-Health, ICT4AWE - Proceedings, 2023-April, 2184-4984, 2023, 170-177
dc.relationhttps://www.scitepress.org/Link.aspx?doi=10.5220/0011957500003476
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsAcceso abierto
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.subjectSistemas de información sanitaria
dc.subjectSistemas de recomendación
dc.subjectAnálisis gestual
dc.subjectAprendizaje automático
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 Children


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