StochIKM：从KM曲线重建个体患者数据
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StochIKM：从KM曲线重建个体患者数据
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AI 综述
2026年10月22日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Liangze Ke 等作者的报道，介绍其提出的 StochIKM 随机算法：用视觉语言模型数字化已发表的 Kaplan-Meier 曲线，并以“精确复现风险表、曲线误差在图像分辨率内、符合印刷中位生存期与事件数”为约束，输出一组可接受的个体患者数据集。报道称，在模拟实验和 79 个已发表肿瘤试验组中，该方法复现风险表与中位生存期的效果优于经 LLM 改进的 IPDfromKM；当图形读取正确时保证解存在，失败则指向原图或数字化环节的问题。目前该报道为唯一来源，尚无后续跟进报道，事件进展停留在方法发布与上述对比结果。
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最新进展10月22日 12:00
StochIKM：从已发表 Kaplan-Meier 曲线自动高保真重建个体患者数据报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- arXiv Artificial IntelligenceStochIKM：从已发表 Kaplan-Meier 曲线自动高保真重建个体患者数据
StochIKM 用视觉语言模型数字化 Kaplan-Meier 曲线，并以“精确复现风险表、曲线误差在图像分辨率内、符合印刷中位生存期与事件数”为约束，输出一组可接受的个体患者数据集。在模拟实验和 79 个已发表肿瘤试验组中，它复现风险表与中位生存期的效果优于经 LLM 改进的 IPDfromKM。该方法在图形读取正确时保证解存在，失败即指向原图或数字化环节的问题。
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