StochIKM：用视觉语言模型从 KM 曲线重建个体患者数据
原文标题：StochIKM: Automated High-Fidelity Reconstruction of Individual Patient Data from Published Kaplan-Meier Curves
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论文明确定义高保真重建标准：精确复现风险表、曲线误差在图像分辨率内、符合中位生存期与事件数。提出随机算法 StochIKM，用视觉语言模型数字化 Kaplan-Meier 图并以其为约束，返回可接受的个体患者数据集集合。在 79 个已发表肿瘤试验组中，其风险表与中位数复现优于 LLM 改进版 IPDfromKM。
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