The author investigates the performance of a time series based approach in predicting the risk of patients abandoning treatment in a treatment program for childhood obesity. The time series based approach is compared and contrasted to an approach based on static features (which has been applied in similar problems). Four machine learning models are constructed; one ‘Main model’ using both time series forecasting and three ‘reference models’ created by removing or exchanging parts of the main model to test the performance of using only time series forecasting or only static features in the prediction. The main model achieves an ROC-AUC of 0.77 on the data set. ANOVA testing is used to determine whether the four models perform differently. A difference cannot be verified at the significance level of 0.05, and thus, the author concludes that the project cannot show either an advantage or a disadvantage to employing a time series based approach over static features in this problem. / Författaren jämför modeller baserade på tidsserieförutsägelser med modeller baserade på statiska, fasta värden, till syfte att identifera patienter som riskerar att lämna ett behandlingsprogram för barnfetma. Fyra maskininlärningsmodeller konstrueras, en ‘Huvudmodell’ som använder sig av både tidsserieförutsägelser och statiska värden, och tre modeller som bryter ut delar av huvudmodellen för undersöka beteendet i modeller baserade enbart på statiska värden respektive enbart baserade på tidsserieförutsägelser. Huvudmodellen uppnår ROC-AUC0.77 på datasetet. ANOVA(variansanalys) används för att avgöra huruvida de fyra modellernas resultat skiljer sig, och en skillnad kan ej verieras vid P = 0:05. Följaktligen drar författaren slutsatsen att projektet inte har kunnat visa vare sig en signifikant fördel eller nackdel med att använda sig av tidsserieförutsägelser inom den aktuella problemdomänen.