Detección del trastorno del espectro autista en niños mediante técnicas de aprendizaje automático

Abstract

TEA es una afección neurológica que se caracteriza por una interacción social y comunicación singular. El procesamiento de la información sensorial es diferente. Según la OMS, 1 de cada 100 niños sufren TEA y en los últimos años estas cifras siguen en aumento. Las personas con esta afección tiende a vivir con familiares, presentan una alta tasa de desempleo y sus actividad social es limitada. Para mitigar estos problemas es esencial detectar esta condición en etapas tempranas para iniciar terapias cuando el cerebro es más plástico y adaptable. Una intervención temprana puede mejorar significativamente la calidad de vida y las oportunidades para las personas con TEA. El objetivo de este proyecto es es emplear técnicas de inteligencia artificial para evaluar si un niño padece o no esta afección. En esta propuesta se emplearán tecnologías tales como como Python, Tensorflow, CUDA y PyTorch.