BIOMARCADORES DEL TRASTORNO DEL ESPECTO AUTISTA BASADOS EN BIOSEÑALES, REALIDAD VIRTUAL E INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
It has been observed that the stratification of Autism Spectrum Disorders (ASD) generated by the current scales is not effective for the personalization of early treatments. The clinical evaluation of ASD requires its consideration as a continuum of deficits, and there is a need to identify biologic...
| Publicado en: | Revista Medicina Vol. 80; pp. 31 - 37 |
|---|---|
| Autores principales: | , , , , |
| Formato: | Artículo |
| Publicado: |
Revista Medicina
Mar2020 suplemento 2
|
| Acceso en línea: | Ver este registro en EBSCOhost |
| fields | @attributes: recordID: 1 pdfLink: plink: https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=lth&AN=157064557&site=ehost-live header: @attributes: shortDbName: lth uiTerm: 157064557 longDbName: MedicLatina uiTag: AN controlInfo: bkinfo: jinfo: jid: 13900218 970O jtl: Revista Medicina issn: 13900218 maglogo: N pubinfo: dt: Mar2020 suplemento 2 vid: 80 pid: 56611 pub: Revista Medicina artinfo: ui: 157064557 ppf: 31 ppct: 6 formats: fmt: @attributes: type: P size: 990KB tig: atl: BIOMARCADORES DEL TRASTORNO DEL ESPECTO AUTISTA BASADOS EN BIOSEÑALES, REALIDAD VIRTUAL E INTELIGENCIA ARTIFICIAL. aug: au: ALCAÑIZ, MARIANO CHICCHI GIGLIOLI, IRENE A. SIRERA, MARIAN MINISSI, ELEONORA ABAD, LUIS affil: Instituto de Investigación e Innovación en Bioingeniería (i3), Universidad Politécnica de Valencia, España Centro de Desarrollo Cognitivo Red Cenit, Valencia, España sug: keyword: artificial intelligence Autism spectrum disorder biomarkers biosensors computational psychiatry virtual reality artificial intelligence Autism spectrum disorder biomarcadores biomarkers biosensores biosensors computational psychiatry inteligencia artificial psiquiatría computacional realidad virtual Trastorno del espectro autista virtual reality ab: It has been observed that the stratification of Autism Spectrum Disorders (ASD) generated by the current scales is not effective for the personalization of early treatments. The clinical evaluation of ASD requires its consideration as a continuum of deficits, and there is a need to identify biologically significant parameters (biomarkers) that have the power to automatically characterize each individual at different stages of neurological development. The emerging field of computational psychiatry (CP) attempts to meet the needs of precision diagnosis by developing powerful computational and mathematical techniques. A growing scientific activity proposes the use of implicit measures based on biosignals for the classification of ASD. Virtual reality (VR) technologies have demonstrated potential for ASD interventions, but most of the work has used virtual reality for the learning/objective of interventions. Very few studies have used biological signals for recording and detailed analysis of behavioral responses that can be used to monitor or produce changes over time. In this paper the concept of behavioral biomarkers based on VR or VRBB is introduced. VRBB will allow the classification of ASD using a paradigm of computational psychiatry based on implicit brain processes measured through psychophysiological signals and the behavior of subjects exposed to complex replicas of social conditions using virtual reality interfaces. Se ha observado que la estratificación de trastornos del espectro autista (TEA) generada por las escalas actuales no es efectiva para la personalización de tratamientos tempranos. La evaluación clínica de TEA requiere su consideración como un continuo de déficits, y existe la necesidad de identificar parámetros biológicamente significativos (biomarcadores) que tengan el poder de caracterizar automáticamente a cada individuo en diferentes etapas del desarrollo neurológico. El incipiente campo de la psiquiatría computacional (CP) intenta satisfacer las necesidades de diagnóstico de precisión mediante el desarrollo de potentes técnicas computacionales y matemáticas. Una creciente actividad científica propone el uso de medidas implícitas basadas en bioseñales para la clasificación de ASD. Las tecnologías de realidad virtual (VR) han demostrado potencial para las intervenciones de TEA, pero la mayoría de los trabajos han utilizado la realidad virtual para el aprendizaje/objetivo de las intervenciones. Muy pocos estudios han utilizado señales biológicas para el registro y el análisis detallado de las respuestas conductuales que se pueden utilizar para monitorear o producir cambios a lo largo del tiempo. En el presente trabajo se introduce el concepto de biomarcadores conductuales basados en VR o VRBB. Los VRBB van a permitir la clasificación de TEA utilizando un paradigma de psiquiatría computacional basado en procesos cerebrales implícitos medidos a través de señales psicofisiológicas y el comportamiento de sujetos expuestos a complejas réplicas de condiciones sociales utilizando interfaces de realidad virtual. pubtype: Academic Journal doctype: Article src: R language: Spanish refInfo: copyright: @attributes: flag: Y custom: Copyright of Revista Medicina is the property of Revista Medicina and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. item: Revista Medicina holder: Revista Medicina dt: @attributes: year: 2020 holdings: @attributes: islocal: N |
|---|