AVANÇOS NO DIAGNÓSTICO PRECOCE DO AUTISMO

 https://pt.scribd.com/document/806454354/Avancos-No-Diagnostico-Precoce-Do-Autismo

https://www.calameo.com/read/0072781111540ae468173 

https://www.passeidireto.com/arquivo/160528013/os-avancos-no-diagnostico-precoce-do-autismo 

 

 

AVANÇOS NO DIAGNÓSTICO PRECOCE DO AUTISMO: EXPLORAÇÃO DAS TÉCNICAS MAIS RECENTES PARA O DIAGNÓSTICO DO TRANSTORNO, COMO A TRIAGEM GENÉTICA, USO DE (IA) E OUTRAS FERRAMENTAS INOVADORAS.

 

Simone Helen Drumond Ischkanian

Sandro Garabed Ischkanian

Lucas Serrão da Silva

Silvana Nascimento de Carvalho

Hevelin Katana Farias Ribeiro

Ana Cristina Sales dos Santos

Gladys Nogueira Cabral

Eliana Drumond de Carvalho Silva

Andréia de Lima Aragão Teixeira

Tatiana Coelho

Este artigo analisa a aplicação da Análise do Comportamento Aplicada (ABA) no contexto da inclusão escolar no Brasil, especialmente no que diz respeito à integração de alunos com Transtorno do Espectro Autista (TEA) em escolas regulares. A análise discute como a ABA contribui para o desenvolvimento de habilidades acadêmicas, sociais e comportamentais, promovendo a inclusão desses estudantes no ambiente escolar. A eficácia da ABA é abordada através da modelagem de comportamentos, ensino de habilidades específicas e intervenções que visam melhorar a comunicação e reduzir comportamentos disruptivos. Além disso, são explorados os desafios enfrentados pelos educadores, as estratégias de ensino baseadas na ABA e a importância da formação de professores para a aplicação adequada dessa abordagem. O contexto também aborda a necessidade de adaptações curriculares, a avaliação funcional do comportamento e a intervenção contínua para o sucesso da inclusão escolar.

Palavras-chave: Análise do Comportamento Aplicada. Inclusão escolar. Transtorno do Espectro Autista. Ensino de habilidades. Intervenção ABA. Formação de professores.

El artículo explora los avances recientes en el diagnóstico temprano del Trastorno del Espectro Autista (TEA), destacando nuevas técnicas que mejoran la precisión y la rapidez de la identificación del trastorno. Entre las innovaciones discutidas se encuentran la triage genética, el uso de Inteligencia Artificial (IA) y otras herramientas tecnológicas innovadoras. La triage genética se basa en el análisis de variaciones genéticas para identificar predisposiciones al autismo, lo que permite una detección más temprana y precisa, especialmente en casos difíciles de diagnosticar. El uso de la Inteligencia Artificial (IA) ha demostrado ser eficaz al analizar grandes volúmenes de datos clínicos y comportamentales, identificando patrones complejos que pueden ser indicativos de autismo, como cambios en imágenes cerebrales y comportamientos infantiles. Además, el artículo menciona el uso de biomarcadores y dispositivos de monitoreo comportamental como herramientas complementarias, que permiten un análisis más detallado y una detección temprana de los signos del TEA. Estas innovaciones están transformando el panorama del diagnóstico del autismo, posibilitando una identificación más rápida y eficaz, y promoviendo un seguimiento más preciso de los niños diagnosticados, con vistas a tratamientos más eficaces desde las primeras etapas del desarrollo.

Palabras clave: Diagnóstico temprano. Trastorno del Espectro Autista (TEA). Triage genética. Inteligencia Artificial (IA). Biomarcadores. Monitoreo comportamental. Tecnologías innovadoras. Precisión diagnóstica.