Nuevos dispositivos electrónicos y algoritmos para la monitorización ambulatoria de personas con trastorno del espectro de autismo

Abstract

Las personas con Trastorno del Espectro de Autismo (TEA) manifiestan una gran heterogeneidad en sus comportamientos sensoriales atípicos. Casi la totalidad de las personas que lo sufren tienen asociado un Trastorno del Procesamiento Sensorial que en ocasiones les impide ordenar la información que el entorno les ofrece a través de estímulos. Esta situación puede provocar problemas para realizar algunas actividades de la vida diaria como trabajar, asistir al colegio o participar en eventos sociales y recreativos, hecho que dificulta todavía más el desarrollo normal de estas personas. La presente Tesis Doctoral se centra en el desarrollo de una plataforma de monitorización que ayude a identificar las situaciones en las que una persona con TEA se pueda ver abrumada debido a una saturación de estímulos recibidos desde el entorno. La plataforma está formada por múltiples dispositivos de monitorización, tanto de las señales fisiológicas de la persona como de los estímulos del entorno. El segundo componente de la plataforma es el uso del aprendizaje supervisado aplicado a los registros obtenidos con los sistemas de monitorización.