Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
The impact of bias on the predictive value of EHR driven machine learning models.
Högskolan i Halmstad.
2019 (engelsk)Independent thesis Basic level (university diploma), 20 poäng / 30 hpOppgave
Abstract [en]

The  rapid  digitization  in  the  health  care  sector  leads  to  an  increaseof  data.  This  routine  collected  data  in  the  form  of  electronic  healthrecords (EHR) is not only used by medical professionals but also hasa  secondary  purpose:  health  care  research.  It  can  be  opportune  touse this EHR data for predictive modeling in order to support medi-cal professionals in their decisions. However, using routine collecteddata  (RCD)  often  comes  with  subtle  biases  that  might  risk  efficientlearning of predictive models. In this thesis the effects of RCD on theprediction performance are reviewed.In particular we thoroughly investigate and reason if the performanceof  particular  prediction  models  is  consistent  over  a  range  of  hand-crafted sub-populations within the data.Evidence  is  presented  that  the  overall  prediction  score  of  the  algo-rithms trained by EHR significantly differ for some groups of patientsin  the  data.  A  method  is  presented  to  give  more  insight  why  thesegroups of patients have different scores.

sted, utgiver, år, opplag, sider
2019.
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:hh:diva-39960OAI: oai:DiVA.org:hh-39960DiVA, id: diva2:1329012
Utdanningsprogram
Master's Programme in Embedded and Intelligent Systems, 120 credits
Presentation
2019-06-14, 10:44 (engelsk)
Veileder
Examiner
Tilgjengelig fra: 2019-06-24 Laget: 2019-06-24 Sist oppdatert: 2019-06-24bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

fulltext(3231 kB)38 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT02.pdfFilstørrelse 3231 kBChecksum SHA-512
a2ffe2c465adf35358a55f3de7c4eca2c92d4059a11528a797466d145adc67647d445bb7af6a12db69f30ee9611e10970d877d8c0766754d7f23f70ed70f9791
Type fulltextMimetype application/pdf

Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 38 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

urn-nbn

Altmetric

urn-nbn
Totalt: 306 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf