Исследование посвящено разработке архитектуры глубокого обучения для оценки риска падений у пациентов с болезнью Паркинсона (БП) путем мультимодального анализа данных. В работе использовались данные 147 пациентов, для которых собирались показатели мимики, голоса, динамики походки и движений верхней конечности. Авторы систематически применяли прунинг (обрезку) моделей для снижения их размера и задержки вывода без потери точности, что важно для потенциального внедрения в клиническую практику. Были протестированы различные стратегии слияния модальностей: позднее, промежуточное, на основе внимания, трансформерное и с использованием больших языковых моделей (LLM). Наилучшие результаты показала слияние на основе внимания для мимики и походки, достигнув макро-F1 91,67%. Эксплораторный анализ с LLM для пары «мимика-верхняя конечность» показал F1 93,75%, однако авторы предупреждают о необходимости проверки воспроизводимости. Трансформерное слияние всех четырех модальностей дало F1 85,02%. Результаты подтверждают, что речь и мимика предоставляют дополнительные сигналы, дополняющие традиционные моторные маркеры, что открывает перспективы для создания цифровых биомаркеров уязвимости к падениям при БП.