Denna studie undersöker användningen av maskininlärningsmodeller för att predicera arbetskraftstrender inom hälso- och sjukvården i Sverige. Med hjälp av en linjär regressionmodell, en Gradient Boosting Regressor-modell och en Exponential Smoothing-modell syftar forskningen för detta arbete till att ge viktiga insikter för underlaget till makroekonomiska överväganden och att ge en djupare förståelse av Beveridge-kurvan i ett sammanhang relaterat till hälso- och sjukvårdssektorn. Trots vissa utmaningar med datan är målet att förbättra noggrannheten och effektiviteten i beslutsfattandet rörande arbetsmarknaden. Resultaten av denna studie visar maskininlärningspotentialen i predicering i ett ekonomiskt sammanhang, även om inneboende begränsningar och etiska överväganden beaktas. / This study examines the use of machine learning models to predict workforce trends in the healthcare sector in Sweden. Using a Linear Regression model, a Gradient Boosting Regressor model, and an Exponential Smoothing model the research aims to grant needed insight for the basis of macroeconomic considerations and to give a deeper understanding of the Beveridge Curve in the healthcare sector’s context. Despite some challenges with data, the goal is to improve the accuracy and efficiency of the policy-making around the labor market. The results of this study demonstrates the machine learning potential in the forecasting within an economic context, although inherent limitations and ethical considerations are considered.