The system described herein collects patient data passively and non-passively via onboard and external sensors, and combines the data with past clinical history to generate digital biomarkers. The collected data can also be further combined with other data generating systems to more accurately predict disease exacerbations. The system monitors the digital biomarkers in real-time, and can detect a change in the disease state prior to clinical decompensation and suggest pre-emptive intervention. The system enables a patient to be treated early in the clinical timeline when the disease exacerbation is at the subclinical level rather than waiting until the disease exacerbation reaches the clinical level. Acting when the exacerbation is at the subclinical level enables preemptive treatment rather than reactive treatment, which is often more cost effective while improving clinical outcomes. The system is able to make the predictions by detecting subclinical changes in digital biomarkers that are generated from respiratory, cardiac, patient reported symptoms, user behaviors, and environmental triggers.Le système décrit dans l'invention collecte des données relatives à un patient, d'une manière passive et non passive, grâce à des capteurs embarqués et externes, et combine les données à un historique clinique passé pour générer des biomarqueurs numériques. Les données collectées peuvent aussi être soumises à une combinaison plus poussée avec d'autres systèmes générateurs de données, pour prédire avec une précision plus grande des exacerbations de maladies. Le système surveille les biomarqueurs numériques en temps réel et peut détecter un changement de l'état pathologique avant une décompensation clinique, et propose une intervention préemptive. Le système permet de traiter un patient précocément au cours du déroulement chronologique clinique quand l'exacerbation de la maladie se trouve à un niveau subclinique, plutôt que d'attendre jusqu'à ce que l'exacerbation de la maladie
