Procesamiento automático y manejo de Conducta Verbal Autista

Abstract

Los pacientes con severo Trastorno del Espectro Autista (TEA) presentan severas alteraciones en la producción y entendimiento del lenguaje natural, y en consecuencia en la socialización. Este trabajo presenta una estrategia novedosa de procesamiento automático de la conducta verbal registrada en grabaciones de video durante la terapia. El trabajo comprende un estudio de caso, halla conductas repetidas típicas del paciente estudiado, y su relación con los estímulos del entorno mediante técnicas de Aprendizaje Automático (AA). De los parámetros que describen las señales, se establecen métricas de evaluación de manera sistemática y objetiva, para evidenciar las causas de las reacciones del paciente, asociándolas con patrones de comportamiento y así comprendiendo el estado emocional e intenciones del individuo.

Patients with severe Autistic Spectrum Disorder (ASD) present several alterations in the production and understanding of natural language, and consequently in socialization. This work presents a novel strategy for the automatic processing of verbal behavior recorded in video recordings during therapy. The work includes a case study, finds typical repeated behaviors of the patient studied, and their relationship with the stimuli of the environment through Machine Learning (ML) techniques. From the parameters that describe the signals, metrics are evaluated in a systematic and objective way, to show the causes of the patient's reactions, associating them with behavior patterns and thus understanding the emotional state and intentions of the individual.

Pacientes com Transtorno do Espectro Autista (TEA) grave apresentam várias alterações na produção e compreensão da linguagem natural e, consequentemente, na socialização. Este trabalho apresenta uma nova estratégia para o processamento automático do comportamento verbal registrado emgravações de vídeo durante a terapia. O trabalho inclui um estudo de caso, encontra comportamentos típicos repetidos do paciente estudado e sua relação com os estímulos do ambiente por meio de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM). Dos parâmetros que descrevem os sinais, as métricas são avaliadas de forma sistemática e objetiva, para mostrar as causas das reações do paciente, associando-as aos padrões de comportamento e, assim, compreender o estado emocional e as intenções do indivíduo.