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StochIKM：用视觉语言模型从 KM 曲线重建个体患者数据
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 IP…
arXiv cs.AI11 天前
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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 IP…
论文研究结果依赖截断下的生存分析，证明在基线风险已知时 Cox 回归可通过一阶优化高效学习（尽管非凸），而联合学习基线风险时负对数似然存在严格次优局部极小值。实验显示考虑截断可降低朴素 Cox 回归的预测偏差，并较期望最大化方法提速数个数量级。