Los pacientes con severo Trastorno del Espectro Autista (TEA) presentan severas alteraciones en la producción y entendimiento del lenguaje natural, y en consecuencia en la socialización. Este  trabajo presenta una estrategia  novedosa  de  procesamiento automático de la  conducta verbal registrada en grabaciones de video durante la terapia. El trabajo comprende un estudio de caso, halla conductas repetidas típicas del paciente estudiado, y su relación con los estímulos del  entorno  mediante  técnicas  de  Aprendizaje  Automático  (AA).  De  los  parámetros  que describen las señales, se establecen métricas de evaluación de manera sistemática y objetiva, para  evidenciar  las  causas  de  las  reacciones  del  paciente,  asociándolas  con  patrones  de comportamiento y así comprendiendo el estado emocional e intenciones del individuo.
 
Patients  with  severe Autistic  Spectrum  Disorder  (ASD)  present  several  alterations  in  the production and understanding of natural language, and consequently in socialization. This work presents a novel strategy for the automatic processing of verbal behavior recorded in video recordings during therapy. The work includes a case study, finds typical repeated behaviors of the patient studied, and their relationship with the stimuli of the environment through Machine Learning (ML) techniques. From the parameters that describe the signals, metrics are evaluated in a systematic and objective way, to show the causes of the patient's reactions, associating them with  behavior  patterns  and  thus  understanding  the  emotional  state  and  intentions  of  the individual.
 
Pacientes com Transtorno do Espectro Autista (TEA) grave apresentam várias alterações na produção  e  compreensão  da  linguagem  natural  e,  consequentemente,  na  socialização.  Este trabalho apresenta uma nova estratégia para o processamento automático do comportamento verbal registrado emgravações de vídeo durante a terapia. O trabalho inclui um estudo de caso, encontra comportamentos típicos repetidos do paciente estudado e sua relação com os estímulos do ambiente por meio de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM).  Dos parâmetros que descrevem os sinais, as métricas são avaliadas de forma sistemática e objetiva, para mostrar as causas  das  reações  do  paciente,  associando-as  aos  padrões  de  comportamento  e,  assim, compreender o estado emocional e as intenções do indivíduo.