Predicting Acute Kidney Injury In Sepsis Patients: A Machine Learning Approach
Kan maskininlärning hjälpa oss förutspå njurskada i sepsispatienter? Årligen drabbas omkring 40000 människor i Sverige av sepsis och närmare 20% av dessa avlider som följd av sjukdomen. Trots detta är sepsis ett relativt okänt sjukdomstillstånd för allmänheten och även inom akademin är det ett relativt ostuderat område. Således finns det ett stort behov av en fördjupad förståelse av sepsis. SepsiSepsis-induced Acute Kidney Injury (AKI) is a common cause of death for sepsis patients, yet it is poorly understood by the medical community. Using Tandem Mass Spectrometry (MS/MS), the blood plasma of 135 sepsis patients has been analyzed to measure protein levels. In this thesis we will present an exploratory application of machine learning on this data, with the intent of producing a model wh