Improving diagnosis of acute coronary syndromes in an emergency setting: A machine learning approach

Sammanfattning: Popular Abstract in Swedish Akut koronart syndrom (AKS) är den största folkdödaren i väst idag. Trots välutbildade läkare och bra diagnostiska verktyg så är det forfarande svårt att ställa en diagnos tidigt på sjukhusens akutavdelningar. I den här avhandlingen undersöker vi möjligheter att i ett tidigt skede förutsäga AKS med hjälp av maskininlärning. Främst användes logistiska regressionsmodeller och kommitteer av artificiella neurala nätverk (ANN). Jämförelser med expertläkare genomfördes kontinuerligt som en kvalitetskontroll. Vi utvecklade även praktiska patientbaserade förklaringsmodeller för ett ANNs beslutsprocess.