Extending Deep Cox Survival Models with Case-Cohort risk set Sampling
यह शोध पत्र डीप कॉक्स प्रोपोर्शनल हैजर्ड्स न्यूरल नेटवर्क में केस-कोहॉर्ट रिस्क-सेट सैंपलिंग के पहले एकीकरण को प्रस्तुत और मूल्यांकित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि नेस्टेड केस-कंट्रोल सैंपलिंग लगातार फुल-रिस्क-सेट प्रदर्शन का सन्निकटन करती है, मिनी-बैच ट्रेनिंग केस-कोहॉर्ट सैंपलिंग को पर्याप्त कम्प्यूटेशनल बचत के साथ तुलनीय सटीकता प्राप्त करने में सक्षम बनाती है।
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चिकित्सा अनुसंधान और इंजीनियरिंग की दुनिया में, कोई चीज़ कब होगी यह जानने से अधिक मूल्यवान यह अनुमान लगाना है कि वह कब होगी। चाहे वह किसी मशीन के पुर्जे का विफल होना हो या किसी रोगी का बीमारी से बचना, वैज्ञानिक किसी घटना के होने तक के समय का अध्ययन करने के लिए 'सर्वाइवल एनालिसिस' (survival analysis) नामक एक विधि का उपयोग करते हैं। इस क्षेत्र में एक बड़ी चुनौती यह है कि अध्ययन अक्सर हर विषय द्वारा घटना अनुभव करने से पहले ही समाप्त हो जाते हैं; कुछ लोग अध्ययन बंद होने के समय भी जीवित होते हैं, या कोई मशीन अभी भी काम कर रही होती है। इसे 'राइट-सेंसर्ड डेटा' (right-censored data) के रूप में जाना जाता है, और इसके लिए विशेष सांख्यिकीय उपकरणों की आवश्यकता होती है ताकि मौजूद मूल्यवान डेटा को फेंके बिना अधूरी जानकारी को संभाला जा सके। दशकों से, इसके लिए मानक उपकरण एक ऐसा मॉडल रहा है जो उन लोगों के समूह के आधार पर जोखिम की गणना करता है जो किसी भी दिए गए क्षण में जोखिम में हैं, जिसे 'रिस्क सेट' (risk set) कहा जाता है।
जैसे-जैसे डेटा का आकार बढ़ा है, आधुनिक अध्ययनों में हजारों रोगियों और लाखों डेटा बिंदुओं को ट्रैक किया जा रहा है, ये पारंपरिक गणनाएँ एक बाधा बन गई हैं। डेटा को प्रोसेस करने के लिए, कंप्यूटर को हर बार जब कोई घटना होती है, तो अध्ययन में शामिल प्रत्येक व्यक्ति को देखना पड़ता है, एक ऐसी प्रक्रिया जो अत्यधिक कंप्यूटिंग शक्ति और मेमोरी की मांग करती है। यह आधुनिक, शक्तिशाली आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) तकनीकों के उपयोग के लिए एक अवरोध पैदा करता है, जो बड़े डेटासेट पर फलते-फूलते हैं लेकिन भारी, दोहराव वाली गणनाओं को करने के लिए संघर्ष करते हैं। शोधकर्ता अब यह सवाल पूछ रहे हैं कि कैसे वे इन उन्नत मॉडलों की सटीकता को बनाए रखते हुए उन्हें इक्कीसवीं सदी के विशाल डेटासेट पर चलाने के लिए पर्याप्त तेज़ बना सकते हैं।
दक्षिण अफ्रीका, जर्मनी और यूनाइटेड किंगडम के विश्वविद्यालयों के शोधकर्ताओं की एक टीम ने डीप न्यूरल नेटवर्क (deep neural networks) को प्रशिक्षित करने के एक नए तरीके का परीक्षण करके इस समस्या का समाधान निकाला है, जो डेटा में जटिल पैटर्न खोजने के लिए डिज़ाइन किया गया एक प्रकार का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है। उनका लक्ष्य यह देखना था कि क्या वे हर बार प्रत्येक घटना के विरुद्ध कुछ लोगों की तुलना करने के बजाय, एक सावधानीपूर्वक चुने गए नमूने (sample) को देखकर प्रशिक्षण प्रक्रिया को तेज़ कर सकते हैं। उन्होंने दो अलग-अलग सैंपलिंग रणनीतियों की तुलना की: एक जो हर बार प्रत्येक घटना के विरुद्ध कुछ नए लोगों को चुनती है, और दूसरी जो अध्ययन की शुरुआत में ही लोगों का एक निश्चित समूह चुनती है और उसी के साथ बनी रहती है। उन्होंने इन विधियों का परीक्षण कंप्यूटर-जनरेटेड डेटा (जहाँ सही उत्तर ज्ञात है) और स्तन कैंसर के रोगियों के एक वास्तविक डेटासेट पर किया, जिससे यह मापा गया कि मॉडलों ने उत्तरजीविता (survival) की कितनी अच्छी भविष्यवाणी की और उन्हें कितनी कंप्यूटर मेमोरी और समय की आवश्यकता पड़ी।
शोधकर्ताओं ने पाया कि वह विधि जो प्रत्येक घटना के लिए लोगों का एक नया समूह चुनती है, जिसे 'नेस्टेड केस-कंट्रोल सैंपलिंग' (nested case-control sampling) कहा जाता है, लगभग पूरी तरह से काम करती है। चाहे उन्होंने पूरे डेटासेट का उपयोग किया हो या केवल एक छोटे नमूने का, इस दृष्टिकोण ने भविष्यवाणियाँ लगभग वैसी ही कीं जैसी कि उस धीमी, भारी विधि ने कीं जो सभी को देखती है। मॉडल ने सही पैटर्न सीखे, और भविष्यवाणियाँ मानक दृष्टिकोण जितनी ही सटीक थीं, लेकिन इसने बिना किसी भारी कंप्यूटिंग लागत के काम किया। यह सुझाव देता है कि कई बड़े पैमाने की समस्याओं के लिए, शोधकर्ता अपनी भविष्यवाणियों की शक्ति खोए बिना अपने मॉडलों को बहुत तेज़ बनाने के लिए इस सैंपलिंग ट्रिक का सुरक्षित रूप से उपयोग कर सकते हैं।
दूसरी विधि, जिसे 'केस-कोहॉर्ट सैंपलिंग' (case-cohort sampling) कहा जाता है, अलग तरह से व्यवहार करती है और एक अधिक जटिल कहानी प्रकट करती है। जब शोधकर्ताओं ने पूरे अध्ययन का प्रतिनिधित्व करने के लिए लोगों के एक बहुत छोटे निश्चित समूह का उपयोग किया, तो मॉडल काफी संघर्ष करता है। एक बहुत छोटे समूह के परीक्षणों में, उच्च-जोखिम और निम्न-जोखिम वाले रोगियों के बीच अंतर करने की मॉडल की क्षमता तेजी से गिर गई, और भविष्यवाणियाँ अविश्वसनीय हो गईं। हालाँकि, शोधकर्ताओं ने पाया कि जिस तरह से कंप्यूटर डेटा को प्रोसेस करता है, वह सब कुछ बदल देता है। जब उन्होंने पूरे डेटासेट को एक साथ प्रोसेस करने के बजाय इसे छोटे, तीव्र बैचों (batches) में प्रोसेस करने की ओर स्विच किया, तो छोटे निश्चित समूह का प्रदर्शन नाटकीय रूप रूप से सुधर गया। इस तेज़ प्रोसेसिंग शैली के साथ, यहाँ तक कि एक छोटा समूह भी मॉडल को प्रभावी ढंग से सीखने में मदद कर सकता था, जिससे इसकी अधिकांश सटीकता वापस मिल गई और साथ ही कंप्यूटिंग संसाधनों की भी काफी बचत हुई।
अध्ययन ने यह भी देखा कि ये विधियाँ कंप्यूटर को कैसे प्रभावित करती हैं। डेटा को एक साथ प्रोसेस करने का पारंपरिक तरीका बहुत अधिक मेमोरी की मांग करता है, जो अक्सर छह गीगाबाइट या उससे अधिक तक पहुँच जाता है, जिससे मानक कंप्यूटर क्रैश हो सकते हैं। बैच वाले दृष्टिकोण (batched approach) पर स्विच करके, मेमोरी का उपयोग आधे गीगाबाइट से भी कम हो गया, जिससे ये उन्नत मॉडल बहुत छोटी मशीनों पर भी सुलभ हो गए। शोधकर्ताओं ने देखा कि जबकि छोटा निश्चित समूह वाला तरीका अस्थिर था जब कंप्यूटर एक साथ सब कुछ देखता था, बैच वाले दृष्टिकोण ने त्रुटियों को सुचारू बना दिया, जिससे मॉडल लगातार सीख सका। नमूने के आकार और डेटा को प्रोसेस करने के तरीके के बीच यह ट्रेड-ऑफ वैज्ञानिकों को एक नया टूलकिट प्रदान करता है: वे एक ऐसा तरीका चुन सकते हैं जो हमेशा मजबूत (robust) हो, या वे एक छोटा, तेज़ तरीका चुन सकते हैं यदि वे इस बात को समायोजित करने के लिए तैयार हैं कि कंप्यूटर डेटा को कैसे संभालता है।
अंततः, यह कार्य शास्त्रीय सांख्यिकी और आधुनिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बीच के अंतर को पाटता है। यह दिखाता है कि सर्वाइवल डेटा का विश्लेषण करने के लिए आवश्यक भारी काम हर एक क्षण में अध्ययन के हर एक व्यक्ति को देखकर करना आवश्यक नहीं है। स्मार्ट सैंपलिंग तकनीकों का उपयोग करके, विशेष रूप से आधुनिक प्रशिक्षण विधियों के साथ संयोजन में, शोधकर्ता शक्तिशाली मॉडल बना सकते हैं जो सटीक और कुशल दोनों हैं। निष्कर्ष बताते हैं कि सर्वाइवल एनालिसिस के भविष्य के लिए, कुंजी केवल अधिक डेटा होना नहीं है, बल्कि यह जानना है कि डेटा को इस तरह से कैसे देखा जाए जो हमारे कंप्यूटरों की सीमाओं का सम्मान करे और संख्याओं के भीतर छिपे सत्य को भी सुरक्षित रखे।
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