Outcome Risk Modeling for Disability-Free Longevity: Comparison of Random Forest and Random Survival Forest Methods
ASPREE परीक्षण डेटा का उपयोग करने वाले एक अध्ययन में, रैंडम सर्वाइवल फॉरेस्ट्स (RSF) ने विकलांगता-मुक्त दीर्घायु की भविष्यवाणी करने के लिए मानक रैंडम फॉरेस्ट्स (RF) के समान भेदभाव और अंशांकन (कैलिब्रेशन) प्रदर्शित किया, जो यह सुझाव देता है कि RSF हमेशा समय-से-घटना (टाइम-टू-इवेंट) परिणामों के लिए RF की तुलना में बेहतर भविष्य कहने वाली सटीकता प्रदान नहीं करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप यह भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं कि कौन लंबे समय तक स्वस्थ और सक्रिय रहेगा, और किसे याददाश्त खोने, शारीरिक अक्षमता या जल्दी मृत्यु जैसी चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है। यह कुछ हद तक अगले दशक में लोगों के एक विशिष्ट समूह के लिए मौसम का पूर्वानुमान लगाने जैसा है।
ऐसा करने के लिए, वैज्ञानिकों ने ASPREE नामक एक बड़े चिकित्सा अध्ययन से वृद्ध वयस्कों के एक विशाल समूह का उपयोग किया। वे यह देखना चाहते थे कि कौन सा "मौसम पूर्वानुमान उपकरण" इन जीवन की घटनाओं की भविष्यवाणी करने में बेहतर था। उन्होंने दो बहुत ही स्मार्ट कंप्यूटर प्रोग्रामों की तुलना की:
- रैंडम फॉरेस्ट (RF): इसे विशेषज्ञों की एक टीम के रूप में समझें जो किसी व्यक्ति के जीवन की वर्तमान स्थिति (एक स्नैपशॉट) को देख रहे हैं। वे 115 विभिन्न सुरागों (जैसे आयु, रक्तचाप, जीवनशैली और आनुवंशिकी) को देखते हैं ताकि यह अनुमान लगा सकें कि क्या हो सकता है। हालाँकि, यह टीम वास्तव में इस बात की परवाह नहीं करती कि चीजें कब होती हैं; वे बस इस बात पर ध्यान देते हैं कि क्या वे होती हैं।
- रैंडम सर्वाइवल फॉरेस्ट (RSF): यह उसी विशेषज्ञों की टीम की तरह है, लेकिन इनके पास एक स्टॉपवॉच है। वे उन्हीं 115 सुरागों को देखते हैं, लेकिन वे समय पर भी बहुत ध्यान देते हैं। वे पूछते हैं, "क्या यह अगले महीने होगा? अगले साल? या दस साल बाद?"
बड़ा सवाल:
शोधकर्ताओं को यह संदेह था कि स्टॉपवॉच वाली टीम (RSF) भविष्य की भविष्यवाणी करने में बेहतर होगी क्योंकि जीवन समय के बारे में ही तो है। उन्होंने सोचा कि यह जानना कि कोई घटना कब होती है, भविष्यवाणी को अधिक सटीक बना देगा।
प्रयोग:
उन्होंने 2,291 लोगों के समूह को दो टीमों में विभाजित किया: एक "ट्रेनिंग क्लास" कंप्यूटर को सिखाने के लिए, और एक "टेस्ट क्लास" यह देखने के लिए कि उन्होंने कितनी अच्छी तरह सीखा। उन्होंने दोनों कंप्यूटर प्रोग्रामों को 115 स्वास्थ्य सुरागों की वही विशाल सूची दी। लक्ष्य यह था कि कौन सबसे अच्छी तरह भविष्यवाणी कर सकता है कि किसी व्यक्ति को पहली बार डिमेंशिया (भूलने की बीमारी), विकलांगता या मृत्यु का अनुभव होगा।
परिणाम:
यहाँ एक आश्चर्यजनक बात सामने आई: स्टॉपवॉच ने मदद नहीं की।
जब शोधकर्ताओं ने परिणामों की जाँच की, तो दोनों टीमों का प्रदर्शन लगभग एक जैसा था।
- सटीकता: दोनों टीमें यह पहचानने में लगभग 75% अच्छी थीं कि किसकी कोई घटना होगी, और यह पहचानने में लगभग 57% अच्छी थीं कि किसकी नहीं होगी।
- समय (Timing): भले ही एक टीम के पास स्टॉपवॉच थी, लेकिन वे घटनाओं के विशिष्ट समय की भविष्यवाणी करने में बेहतर स्कोर नहीं कर सके।
- विश्वसनीयता: दोनों टीमें अपनी भविष्यवाणियों को वास्तविकता से मिलाने में समान रूप से सक्षम थीं।
निष्कर्ष (The Takeaway):
यह दो शेफ (रसोइयों) जैसा है। एक शेफ केवल सामग्रियों को देखकर यह अनुमान लगाता है कि केक का स्वाद कैसा होगा। दूसरा शेफ सामग्रियों को देखता है और ओवन के टाइमर को भी चेक करता है। आप उम्मीद करेंगे कि दूसरा शेफ बेहतर होगा, है ना? लेकिन इस विशिष्ट रसोई में, दोनों ने बिल्कुल एक जैसा स्वाद वाला केक बनाया।
अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि इस विशिष्ट समूह के लोगों और इस विशिष्ट स्वास्थ्य प्रश्न के लिए, "समय" के तत्व को जोड़ने से भविष्यवाणी अधिक सटीक नहीं हुई। कभी-कभी, सरल उपकरण (स्नैपशॉट) भी उतने ही अच्छे काम करता है जितना कि जटिल उपकरण (स्टॉपवॉच)।
आगे क्या?
वैज्ञानिक कहते हैं कि हमें अभी स्टॉपवॉच को फेंक नहीं देना चाहिए। शायद लोगों के अन्य समूहों में या अन्य स्वास्थ्य समस्याओं में, समय का महत्व होता है। उन्हें यह पता लगाने के लिए कि अतिरिक्त जटिलता कब सार्थक है, इन उपकरणों को अन्य "रसोईओं" में टेस्ट करने की आवश्यकता है।
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