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Videos caseros paeden ayudar a detectar e autism



Investigadores estadounidenses idearon y probaron ocho modelos de aprendizaje automatizado para diagnosticar autismo en niños mediante el análisis de videos of caseros, lo que permite agilizar e proceso y hacerlo mucho más eficiente ", según i estudio publicado en la revista científica PLOS Medicina.

Cada uno de los modelos contenía "and set algorithms que incluţa de 5 a 12 charactezas de comportamiento de los niños y producía una puntuación general que indicaba si menomeni atentis autismo", explicó.

Wall dijo que para evaluar los modelos solicitaron a familias reclutadas para el estudio que enviaran videos de caso de uno a cinco du du du du l'en que se enamras de rostro y las manos de los niños y se captara "su interàcioncion social, así como el uso de juguetes, lápices y utensilios ".

A portion of the original image is 116 nisos and promedio de edad de 4 años y 10 meses fueron diagnosticados autismo y otros 46 (con and promedio de dos años y 11 meses) lo estaban desarrollando, detalló.

Nueve evaluadores from expertos analyzing video utilizando and cuestionario de 30 preguntas con respuestas de "un" no ", basadas en comportamientos típicos de autistas, que se composer a los ocho modeles matemáticos.

El modelo que mejor resultado ofreció es el que identifier 94.5% de los casos de ninos con autism y and 77.4% de los de niños autistic.

After reviewing the results of the evaluation, 66 videos have been added to the autism.
There is an error in the identification model and 87.8% in the case of autism and 72.7% in the case of the present case.

"A lo largo de los Estados Unidos en promedio en la lista de espera for obtener acceso a un servicio estandarizado (para and diagno stico de autismo infantil) puede ser de hasta de un año", señaló Wall.

The other way around is to find videos on the Internet for diagnostic issues, which are "toman al niño en ambient natural", and a differentiation of the valoración clínica que se realiza en and medio "que puede ser rígido y artificial y provocar comportamiento atípicos".

"The demostrama que podemos identificar and pequeño group of características del comportamiento que presentan una alta alneación con los resultados clínicos y que los no ekspertos pueden calificar estas características de formá rápida e independiente en entorno virtual en línea, en minutos", dijo Wall.

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