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La contribución de la tecnología de aprendizaje automático y seguimiento ocular en la investigación del trastorno del espectro autista: una revisión sistemática

Autores: Kollias, Konstantinos-Filippos; Syriopoulou-Delli, Christine K.; Sarigiannidis, Panagiotis; Fragulis, George F.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

La contribución de la tecnología de aprendizaje automático y seguimiento ocular en la investigación del trastorno del espectro autista: una revisión sistemática


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Trastorno del espectro autista
Evaluación
Intervención temprana
Investigación
Tecnología de seguimiento ocular
Aprendizaje automático

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 28

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La evaluación temprana y objetiva del trastorno del espectro autista (TEA), así como la intervención temprana son particularmente importantes y pueden tener beneficios a largo plazo en la vida de las personas con TEA. La evaluación del TEA se basa en criterios subjetivos en lugar de objetivos, mientras que los avances en la investigación apuntan a procedimientos actualizados para la evaluación temprana del TEA que incluyen tecnología de seguimiento ocular, aprendizaje automático, así como otras herramientas de evaluación. Esta revisión sistemática, la primera de su tipo que tenemos conocimiento, proporciona una discusión exhaustiva de 30 estudios, independientemente de los estímulos/tareas y conjunto de datos utilizados, los algoritmos aplicados, las herramientas de seguimiento ocular utilizadas y sus objetivos. La evidencia indica que la combinación de aprendizaje automático y tecnología de seguimiento ocular podría considerarse una herramienta prometedora en la investigación del autismo en lo que respecta al diagnóstico temprano y objetivo. También se presentan limitaciones y sugerencias para futuras investigaciones.

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