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