Predicting Blood Stream Infections with Tabular Data from Swedish Electronic Health Records
— Infektioner i blodomloppet är en livshotande diagnos som kräver snabb behandling. I mitt examensarbete har jag undersökt hur diagnostiska modeller kan förbättras med hjälp av maskininlärningsbaserade prediktionsmetoder. Det långsiktiga målet är att bidra till utvecklingen av kliniska stödverktyg som kan förkorta svarstider och bidra till en minskad användning av antibiotika. — Infektioner i bloThis thesis explores the application of machine learning techniques to improve the diagnosis of bloodstream infections (BSIs) using tabular data extracted from Swedish electronic health records maintained by Region Skåne. BSIs are associated with high mortality rates, especially when diagnosis and treatment are delayed. Traditional diagnostic methods like blood cultures are time-consuming and can