Utilização de Machine Learning para diagnose em estudantes com Transtorno do Espectro Autista a partir de bases de dados públicas - Leal, Sara R. A.; Pires, Suzerlly V. L.; Rocha, Vanderlene C.; Souza, Franciely A. de; Teixeira, Lucas C.; Oliveira, Joao F. L. de; Cavalcante, Ticia C. F.; Silva, Diego M. P. F.; Silva, Carlo M. R. da (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2024: Anais do XXXV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2024)
O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é um distúrbio neurológico que afeta o neurodesenvolvimento, a comunicação e a interação social, frequentemente subnotificado, o que resulta em dificuldades educacionais devido à falta de intervenções adequadas. Este estudo visa desenvolver uma ferramenta que possa auxiliar educadores na diagnose do TEA, utilizando algoritmos de Machine Learning para rastrear sinais do TEA em diferentes idades, com base em dados simples extraídos de três bases públicas. Essas bases foram pré-processadas e balanceadas usando a técnica SMOTE, e cinco algoritmos foram aplicados: Decision Tree, Random Forest, KNN, Naive Bayes e Deep Learning. O Random Forest destacou-se pelo desempenho superior, com alta acurácia e baixa incidência de erros. Os resultados sugerem que esses modelos podem ser ferramentas eficazes na triagem precoce de TEA, oferecendo suporte significativo para educadores.