Análise de algoritmos de aprendizagem de máquina para auxílio no diagnóstico do transtorno do espectro autista em crianças

Resumo

Atualmente o transtorno do espectro autista é visto como um dos principais distúrbiosdo neurodesenvolvimento. Sua origem ocorre nos primeiros anos de vida, e em algumas crianças é possível perceber os sintomas rapidamente após o nascimento. Entretanto na maior parte dos casos os sintomas só são constatados entre 1 a 2 anos de idade. O tempo de espera pelo diagnóstico deste transtorno normalmente é lento. Este é um sério problema, uma vez que o diagnóstico precoce possibilita aos profissionais de saúde iniciarem um processo de intervenção individual, desenvolvendo um tratamento que trará ganhos significativos, por ocorrer em um período do desenvolvimento em que o cérebro é altamente maleável. O objetivo deste trabalho é analisar por meio de uma base de dados pública algumas características individuais de crianças que passaram por um processo de triagem médica com a finalidade de encontrar padrões do espectro autista que sejam capazes de auxiliar no diagnóstico deste transtorno. A mineração de dados foi realizada por meio de oito algoritmos de classificação. Quanto maior a acurácia encontrada, maior é o grau de previsibilidade da base de dados que permite através de um conjunto de regras compreender o transtorno do espectro autista.