Saúde Desvendada

A identificação precoce e precisa do Transtorno do Espectro Autista (TEA) é crucial para o desenvolvimento de intervenções eficazes. Uma pesquisa recente explora uma abordagem inovadora para auxiliar nesse processo: a utilização de tecnologia para localizar a origem de sons durante as sessões de avaliação de crianças.

O estudo se concentra no uso de redes neurais profundas (DNN) para determinar a localização de fontes sonoras no ambiente de avaliação, especificamente na sala de observação do Autism Diagnostic Observation Schedule 2ª edição (ADOS-2). O desafio reside na configuração não convencional dos microfones instalados na sala, o que impede o uso de métodos tradicionais de localização. A solução proposta envolve a classificação da origem do som em uma de quatro zonas dentro da sala ADOS-2, utilizando arquiteturas baseadas em redes BiLSTM e BiLSTM híbridas com um codificador transformer. Os resultados demonstraram uma precisão de 85% a 89% em diversos ambientes acústicos e configurações de microfones.

Essa tecnologia tem o potencial de fornecer insights valiosos sobre o comportamento espacial e os padrões de interação de crianças durante as avaliações de autismo. Além disso, a localização precisa da fonte sonora pode melhorar a qualidade das gravações de fala, contribuindo para um diagnóstico mais preciso e estratégias de intervenção mais eficazes. A capacidade de identificar de onde um som está vindo em uma sala pode ajudar os profissionais a entender melhor como a criança está interagindo com o ambiente e com as pessoas ao seu redor, abrindo novas possibilidades para o diagnóstico e tratamento do autismo.

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