Auxílio à Decisão no Diagnóstico do Transtorno do Espectro Autista com M-Health

Abstract

O diagnóstico do Transtorno do Espectro Autista (TEA) é um desafio para profissionais da área médica. O TEA, uma patologia muito comum e incurável, afeta a parte comportamental, social e de comunicação do indivíduo, porém seu diagnóstico é muito difícil e feito apenas por análises comportamentais. Neste trabalho foi desenvolvida uma ferramenta m-health que utiliza aprendizado de máquina para auxílio no diagnóstico do TEA. Para isso foram utilizadas bases de dados contendo resultados da aplicação do teste AQ-10 e outras características que poderiam influenciar o diagnóstico do TEA. Algoritmos de classificação foram aplicados para gerar um modelo preditivo, com o uso da SVM Linear foram obtidos até 100% de precisão.