SYSTEM AND METHOD FOR AUTOMATED DETECTION OF CLINICAL OUTCOME MEASURES

Systems, apparatus, and method(s) are provided for automatically detecting and/or estimating one or more clinical biomarker(s) of a subject. Sensor data is received from one or more sensor(s) associated with the subject. The sensor data is processed using a first set of machine learning (ML) model(s) configured to extract portions of sensor data relevant for estimating one or more clinical biomarker(s) of the subject. The extracted portions of sensor data from sensors associated with the subject are processed to determine one or more clinical biomarkers. The processing of the received extracted portions of sensor data includes using a second set of ML model(s) configured to estimate the one or more clinical biomarker(s) of the subject. The portions of sensor data may comprise the first set of ML model(s) being configured to extract segments of sensor data and classify the segments of sensor data based on one or more clinical biomarker components for use in the estimation of one or more clinical biomarkers of interest. The second set of ML model(s) are configured to estimate the one or more clinical biomarker(s) of the subject based on the extracted and classified segments of sensor data. L'invention concerne des systèmes, un appareil et un ou plusieurs procédés pour détecter et/ou estimer automatiquement un ou plusieurs biomarqueurs cliniques d'un sujet. Des données de capteurs sont reçues en provenance d'un ou plusieurs capteurs associés au sujet. Les données de capteurs sont traitées à l'aide d'un premier ensemble d'un ou plusieurs modèles d'apprentissage machine (ML) configurés pour extraire des parties de données de capteurs appropriées pour estimer un ou plusieurs biomarqueurs cliniques du sujet. Les parties extraites de données de capteurs en provenance de capteurs associés au sujet sont traitées pour déterminer un ou plusieurs biomarqueurs cliniques. Le traitement des parties extraites reçues de données de capteurs comprend l'utilisation d'un second ensemble d'un ou plusieurs modèles de ML configurés pour estimer le ou les biomarqueurs cliniques du sujet. Les parties de données de capteurs peuvent comprendre le premier ensemble d'un ou plusieurs modèles de ML qui est configuré pour extraire des segments de données de capteurs et classer les segments de données de capteurs sur la base d'un ou plusieurs constituants de biomarqueurs cliniques destinés à être utilisés dans l'estimation d'un ou plusieurs biomarqueurs cliniques d'intérêt. Le second ensemb