Inteligencia Artificial y Biosensores portátiles para la detección de conductas lesivas en jóvenes autistas.

Las conductas lesivas pueden suponer un problema de difícil gestión en el autismo, especialmente para aquellas personas que tienen una capacidad verbal limitada.

Este seminario investiga si los cambios en la fisiología periférica registrados por un biosensor portátil y las técnicas de aprendizaje automático (machine learning) se pueden utilizar para predecir la aparición de conductas lesivas inminentes antes de que ocurran. Para ello, se mostrarán los resultados de un estudio realizado en jóvenes autistas ingresados en cuatro unidades psiquiátricas hospitalarias.

El equipo de investigación realizó una codificación conductual en vivo de la conducta lesiva mientras los 70 participantes del estudio usaban un biosensor disponible comercialmente que registraba la actividad cardiovascular, electrodérmica y física. Se utilizaron regresión logística, máquinas de vectores de soporte (SVM), redes neuronales y adaptación de dominio para analizar las características de las series temporales extraídas de los datos del biosensor. Se registraron un total de 429 sesiones de codificación naturalista, con un total de 497 horas, en las que se documentaron 6665 conductas agresivas, incluidas las autolesiones (3983 conductas [59,8 %]), la desregulación emocional (2063 conductas [31,0 %]) y la agresión hacia los demás (619 conductas [9,3 %]). La regresión logística fue el clasificador general con mejor rendimiento en todos los experimentos; por ejemplo, predijo la conducta agresiva 3 minutos antes del inicio.

Las investigaciones futuras explorarán las implicaciones clínicas y el potencial de intervenciones personalizadas.

Este webinar se impartirá en ingles con traduccion simultanea en español.