Accurate predictions of patient volume are an essential tool to improve resource allocation and doctor utilization in the traditional, as well as the digital health care domain. Varying methods for patient volume prediction within the traditional health care domain has been studied in contemporary research, while the concept remains underexplored within the digital health care domain. In this paper, an evaluation of how two different non-linear state-of-the-art time series prediction models compare when predicting patient volume within the digital health care domain is presented. The models compared are the feed forward Multi-layer Percepron (MLP) and the recursive Long Short-Term Memory (LSTM) network. The results imply that the prediction problem itself is straightforward, while also indicating that there are significant differences in prediction accuracy between the evaluated models. The conclusions presented state that that the LSTM model offers substantial prediction advantages that outweigh the complexity overhead for the given problem. / En korrekt förutsägelse av patientvolym är essentiell för att förbättra resursallokering av läkare inom traditionell liksom digital vård. Olika metoder för förutsägelse av patientvolym har undersökts inom den traditionella vården medan liknande studier inom den digitala sektorn saknas. I denna uppsats undersöks två icke-linjära moderna metoder för tidsserieanalys av patientvolym inom den digitala sjukvården. Modellerna som undersöks är multi-lagersperceptronen (MLP) samt Long Short-Term Memory (LSTM) nätverket. Resultaten som presenteras indikerar att problemet i sig är okomplicerat samtidigt som det visar sig finnas signifikanta skillnader i korrektheten av förutsägelser mellan de olika modellerna. Slutsatserna som presenteras pekar på att LSTM-modellen erbjuder signifikanta fördelar som överväger komplexitets- och prestandakostnaden.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-229908 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Hellstenius, Sasha |
| 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 ; 2018:132 |
Page generated in 0.0017 seconds