Algoritmo de aprendizagem de máquina para geração de regras associando perfis de comportamento adaptativo com transtornos do neurodesenvolvimento

Abstract

Transtornos do neurodesenvolvimento são condições clínicas de início na infância que acarretam prejuízos no comportamento adaptativo em diferentes áreas ao longo da vida do indivíduo. A identificação precoce desses prejuízos é essencial para uma melhor integração social, familiar e educacional das crianças. Nesse cenário, esta pesquisa apresenta o uso de um algoritmo de aprendizagem de máquina para descoberta de regras, Apriori, a partir de dados da avaliação do comportamento adaptativo de crianças e adolescentes usando o instrumento Adaptive Behavior Assessment System (ABAS-3). Os resultados apontaram regras que associam transtornos do neurodesenvolvimento a menores escores nos itens do instrumento, indicando aqueles com maiores correlações com os sintomas dos transtornos.