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Para criar o modelo de profecia do autismo, a investigação integra os métodos de inteligência artificial Random Forest-CART (Classification and Regression Trees) e Random Forest-ID3 (Iterative Dichotomiser 3),que analisam o dossier de recomendação e criam indicadores sobre se um dos participantes tem PEA .Com base nos resultados da avaliação, o modelo de previsão sugerido teve um desempenho melhor do que o esperado para o conjunto de dados AQ-10 e o conjunto de dados real em termos de indicadores de desempenho. Isto sugere que o modelo é bem sucedido na previsão de PEA e tem o potencial de oferecer informação perspicaz sobre o diagnóstico de autismo.Adicionalmente, foi estabelecido o modelo de previsão apresentado, tendo sido fundado um pedido de deslocação por conta da investigação. O modelo é aplicado à aplicação para smartphone para fornecer aos utilizadores previsões de PEA, o que torna conveniente e rápida a utilização do modelo de previsão, que pode ser útil para as pessoas que procuram deteção e tratamento precoces de PEA.
