Las expresiones faciales son un medio universalmente reconocido para transmitir estados emocionales internos a través de diversos grupos culturales y étnicos humanos. Los avances recientes en la comprensión de las emociones de las personas expresadas a través de la comunicación verbal y no verbal son particularmente notables en el contexto clínico para la evaluación de la salud y el bienestar de los pacientes. El reconocimiento de expresiones faciales (FER) desempeña un papel importante y vital en la atención médica, proporcionando comunicación sobre los sentimientos de un paciente y permitiendo la evaluación y el monitoreo de condiciones de salud mental y física. Este documento muestra que los métodos automáticos de aprendizaje automático pueden predecir el deterioro de la salud de manera precisa y robusta, independientemente de la evaluación subjetiva humana. El trabajo previo de este documento es descubrir las señales tempranas de deterioro de la salud que se alinean con los principios de reacciones preventivas, mejorando los resultados de salud y la supervivencia humana, y promoviendo la salud y el bienestar en general. Por lo tanto, se desarrollan métodos para crear una base de datos facial que imite la estructura muscular subyacente de la cara, cuyas acciones de unidades de acción pueden luego transferirse a imágenes faciales humanas, mostrando así expresiones animadas de interés. Luego, se construye y desarrolla un sistema automático basado en redes neuronales convolucionales (CNN) y memoria a corto y largo plazo (LSTM) para reconocer patrones de expresiones faciales con un enfoque en pacientes en riesgo de deterioro en las salas de hospital. Esta investigación presenta resultados de vanguardia en la generación y modelado de bases de datos sintéticas y predicción automatizada de deterioro a través de expresiones faciales con una precisión del 99.89%. Las principales contribuciones al conocimiento de este documento se pueden resumir como (1) la generación de conjuntos de datos visuales que imitan muestras de la vida real de expresiones faciales que indican deterioro de la salud, (2) la mejora de la comprensión y comunicación con pacientes en riesgo de deterioro a través del análisis de expresiones faciales, y (3) el desarrollo de un modelo de vanguardia para reconocer tales expresiones faciales utilizando un modelo ConvLSTM.