StochIKM：从KM曲线重建个体患者数据

Guannan Gong 等研究者在 arXiv 发布 StochIKM 论文，提出一种从已发表的 Kaplan-Meier 曲线自动重建个体患者数据（IPD）的随机算法。 该算法用具备视觉能力的语言模型对图像数字化，并以显式的高保真定义作为约束——精确复现风险表、将曲线贴合至图像分辨率、符合印刷的中位数与事件数——返回一组可采纳的数据集。作者称，在仿真及 79 个已发表肿瘤试验臂的测试中，其复现风险表和中位数的程度优于经 LLM 改进的 IPDfromKM。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。