RT info:eu-repo/semantics/article
T1 Aprendizaje automático en el diagnóstico médico. Un caso de estudio en la identificación del Trastorno del Espectro Autista a partir del comportamiento ocular.
A1 Aguilar Chinea, Rosa María
A1 Chávez Trujillo, Roberto
A1 González Mora, José Luis
A2 Ingeniería Informática y de Sistemas
K1 Análisis de bio-señales
K1 Análisis de datos
K1 Inteligencia artificial
K1 Aprendizaje automático
AB A pesar de los avances recientes, el diagnóstico del autismo sigue siendo un desafío complejo debido a la necesidad de recursosmédicos especializados, tiempo y materiales. Esto a menudo resulta en diagnósticos tardíos, incluso en la edad adulta, dificultandolas intervenciones efectivas. Por otro lado, el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ha experimentado unnotable progreso. Estas técnicas han abierto nuevas oportunidades entre otras muchas áreas, en el diagnóstico médico, incluyendoel Trastorno del Espectro Autista (TEA). El objetivo principal de este artículo es ofrecer una visión general de la aplicabilidad delas técnicas de aprendizaje automático en el diagnóstico médico, a través de un caso de uso específico en el TEA. Empleando datosde seguimiento ocular, se ha desarrollado un modelo de clasificación basado en el algoritmo XGBoost, que logra una sensibilidaddel 82% y una especificidad del 74% al clasificar muestras individuales. Además, al combinar este modelo con un algoritmo devotación por mayoría, se obtienen unos muy destacados resultados de clasificación en el conjunto de pruebas
YR 2024
FD 2024
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/38256
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/38256
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 01-sep-2024