MULTIMODAL AUTOMATED ACUTE STROKE DETECTION

A method for stroke detection is provided. A data capture module captures input data, from a plurality of sensors, in response to user assessment instructions for a person to look at one or more camera, perform one or more arm exercises, and perform one or more speech acts. A perception module generates summaries of the input data corresponding to artifacts associated with one or more machine learning models. A classification module accepts as input the input data from the data capture module and the summaries from the perception module. Based on the input data and the summaries, a classification module assigns a stroke classification label and a corresponding probability. The classification module outputs a recommendation according to the stroke classification label and the corresponding probability. L'invention concerne un procédé de détection d'AVC. Un module de capture de données capture des données d'entrée, à partir d'une pluralité de capteurs, en réponse à des instructions d'évaluation d'utilisateur pour qu'une personne regarde une ou plusieurs caméras, effectue un ou plusieurs exercices de bras et effectue une ou plusieurs actions vocales. Un module de perception génère des résumés des données d'entrée correspondant à des artéfacts associés à un ou plusieurs modèles d'apprentissage automatique. Un module de classification accepte, en tant qu'entrée, les données d'entrée provenant du module de capture de données et les résumés provenant du module de perception. Sur la base des données d'entrée et des résumés, un module de classification attribue une étiquette de classification d'AVC et une probabilité correspondante. Le module de classification délivre une recommandation selon l'étiquette de classification d'AVC et la probabilité correspondante.