Обґрунтовано та розроблено комплексну інноваційну парадигму, що концептуально об'єднує математичний апарат цифрової колориметрії у перцептивно рівномірному просторі CIELAB із передовими архітектурами глибокого машинного навчання. Деталізовано розроблено математичну модель нейро-нечіткої системи класифікації, яка ефективно моделює просторово-часову еволюцію травми, враховуючи нечіткість меж між стадіями деградації крові. Особливу увагу приділено впровадженню концепції фізично-інформованих нейронних мереж, що дозволяють інтегрувати систему диференціальних рівнянь у частинних похідних, які описують біохімічну кінетику розпаду гемоглобіну та дифузію білірубіну, безпосередньо у багатокомпонентну функцію втрат нейромережі. Здійснено глибокий аналіз використання передових архітектур семантичної сегментації для виокремлення складних спектрально-просторових ознак. Наведено оптимізований програмно-апаратний конвеєр для розгортання та ітеративного навчання моделей з використанням тензорних процесорів (TPU) у хмарному середовищі. На основі гіперспектрального аналізу доведено, що перехід від евристичних підходів до наскрізної регресії віку травми з урахуванням фізичних обмежень дозволяє суттєво знизити середню абсолютну похибку та вивести наукову доказовість судово-медичної експертизи на принципово новий рівень достовірності.