MACHINE LEARNING MODELS FOR ESTIMATION OF LUNG ALVEOLAR VENTILATION PERFUSION MISMATCH

There is provided a computer-implemented method of training a machine learning model for computing an estimate of a ventilation inhomogeneity parameter indicating a ventilation inhomogeneity state of a subject, comprising: creating a training dataset comprising a plurality of records, each record including a plurality of measurements of a single breath maneuver of a respective subject measured by at least one sensor including at least one CO2 sensor and at least one pressure sensor, labelled with a ground truth label of the ventilation inhomogeneity parameter indicating the ventilation inhomogeneity state, and training a machine learning model on the training dataset for generating an outcome of an estimate of a target ventilation inhomogeneity parameter for a target subject in response to an input of a target plurality of measurements of a single breath maneuver of the subject sensed by the at least one sensor. La présente invention concerne un procédé implémenté par ordinateur de C d'un modèle d'apprentissage machine pour calculer une estimation d'un paramètre de non-homogénéité de ventilation indiquant un état de non-homogénéité de la ventilation d'un sujet, comprenant : la création d'un ensemble de données de formation comprenant une pluralité d'enregistrements, chaque enregistrement comprenant une pluralité de mesures d'une manœuvre respiratoire unique d'un sujet respectif mesurée par au moins un capteur comprenant au moins un capteur de CO2 et au moins un capteur de pression, étiquetée avec une étiquette de réalité de terrain du paramètre de non-homogénéité de ventilation indiquant l'état de non-homogénéité de ventilation, et la formation d'un modèle d'apprentissage machine sur l'ensemble de données de formation pour générer un résultat d'une estimation d'un paramètre de non-homogénéité de ventilation cible pour un sujet cible en réponse à une entrée d'une pluralité cibles de mesures d'une manœuvre respiratoire unique du sujet détectée par le au moins un capteur.