StochIKM：从KM曲线重建个体患者数据

Liangze Ke等作者提出随机算法 StochIKM，用视觉语言模型数字化已发表的 Kaplan-Meier 曲线图，并以精确复现风险表、贴合曲线至图像分辨率、符合印刷中位数/区间/事件数为约束，输出一组可接受的个体患者数据集。 作者称，在模拟实验和 79 个已发表肿瘤试验组中，StochIKM 复现风险表与中位数的效果优于 LLM 改进版 IPDfromKM；只要曲线图被正确读取，解就必然存在，失败则指向原图或数字化环节的问题。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。