Cardiovascular diseases (CVDs) are the main cause of mortality worldwide, counting for a third of world demises. Consequently, early detection and underlying factors of these pathologies can play a critical role in successful treatments. Many researchers have applied machine learning (ML) for mortality risk estimation in CVDs. However, this is difficult due to their complex and multifactorial nature and the lack of large, unbiased data collections. This thesis holds statistical analysis results and a binary classification model for CVDs mortality prediction based on the ESCARVAL-RISK study, a large cohort study (54,678 patients) running from January 2008 until December 2012. This study faces highly imbalanced classes that may lead to classification models with low specificity and sensitivity. This work proposes several ways to balance classes, including hyperparameter optimization and sample techniques tested over 15 different classification algorithms to overcome the problem. While the specificity is low, the proposed approach using SHapley Additive exPlanations (SHAP) identifies factors that may be optimal targets for intensified preventive interventions. / Kardiovaskulära sjukdomar är den främsta dödsorsaken i världen och står för en tredjedel av alla dödsfall i världen. Därför kan tidig upptäckt och underliggande faktorer för dessa sjukdomar spela en avgörande roll för framgångsrika behandlingar. Många forskare har tillämpat maskininlärning (ML) för uppskattning av dödlighetsrisker vid hjärt- och kärlsjukdomar. Detta är dock svårt på grund av deras komplexa och multifaktoriella natur och bristen på stora, opartiska datainsamlingar. Denna avhandling innehåller statistiska analysresultat och en binär klassificeringsmodell för att förutsäga dödligheten i hjärt- och kärlsjukdomar baserat på ESCARVAL-RISK-studien, en stor kohortstudie (54 678 patienter) som pågick från januari 2008 till december 2012. I studien finns mycket obalanserade klasser som kan leda till klassificeringsmodeller med låg specificitet och känslighet. I detta arbete föreslås flera sätt att balansera klasserna, inklusive optimering av hyperparametrar och provtagningstekniker som testats över 15 olika klassificeringsalgoritmer för att lösa problemet. Även om specificiteten är låg identifierar den föreslagna metoden med hjälp av SHapley Additive exPlanations(SHAP) faktorer som kan vara optimala mål för intensifierade förebyggande insatser.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-305152 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Aldamiz Orcajo, Juan Miguel |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:710 |
Page generated in 0.0193 seconds