Early detection of Autism Spectrum Disorder (ASD) is crucial for children's development, yet the diagnostic procedure remains challenging. EyeTism employs machine learning on eye tracking data from both high-functioning ASD and typically developing children (TD) to create a diagnostic tool based on their distinct visual attention patterns.

O Sofia Mobile é um projeto acadêmico desenvolvido com Kotlin e Jetpack Compose para auxilio na identificação de sinais precoces do TEA em crianças de 0 a 2 anos, por meio de protocolos de triagem e IA.

Este projeto propõe um brinquedo interativo projetado para auxiliar profissionais na identificação de sinais do Transtorno do Espectro Autista (TEA) em crianças. O brinquedo visa estimular sensorialmente as crianças e observar possíveis déficits de percepção visual na identificação de formas e cores.

Site informativo sobre o projeto Sofia, um Software Orientado por Inteligência Artificial para Auxílio ao Pré-diagnóstico de Crianças de 0 a 4 Anos com Manifestações Comportamentais do Transtorno do Espectro Autista (TEA). Acessível pelo link: https://sofia-aja.vercel.app

Early detection of Autism Spectrum Disorder (ASD) is crucial for children's development, yet the diagnostic procedure remains challenging. EyeTism employs machine learning on eye tracking data from both high-functioning ASD and typically developing children (TD) to create a diagnostic tool based on their distinct visual attention patterns.

Este projeto implementa uma Rede Neural Multicamadas (MLP) para auxiliar no pré-diagnóstico de crianças de 0 a 4 anos com manifestações comportamentais do Transtorno do Espectro Autista (TEA).