On Distance-Based Algorithms in Medical Application

Abstract

W badaniach medycznych do przewidywania przynależności pacjentów do jednej z wyróżnionych dwóch klas zwykle wykorzystuje się model regresji logistycznej. Algorytmy minimalnoodległościowe, takie jak np. algorytm najbliższego sąsiada, mimo ich prostoty i intuicyjnej interpretacji, są wykorzystywane bardzo rzadko. W referacie podjęto próbę zastosowania algorytmów opartych na odległościach (NN, k-NN, DB oraz k-NN Tree) do prognozowania wystąpienia migotania przedsionków wśród 300 pacjentów po zabiegu wymiany zastawki aortalnej.

Logistic regression is the most popular method used to classify patients into 2 selected subgroups in medical research. Distance-based algorithms, such as nearest neighbor algorithm, simple and intuitive, are rarely used in practice. In the study some selected distance-based algorithms (NN, k-NN, DB and k-NN Tree) were applied to predict atrial fibrillation (AF) incidents among 300 patients with aortic valve defects, who underwent aortic valve replacement.