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• Kaplan-Meier 生存曲线分析是临床研究领域中一种有价值的统计方法，特别是在肿瘤学和慢性病研究中 • 从这些曲线中提取数据传统上依赖于手动数字化，这需要大量劳动力，并且容易出错 • 此外，已发表的文献中的图表质量各不相同，报告格式也不一致。存在几种用于手动曲线数字化的软件工具，但这些工具需要多个步骤的手动输入和特定的专业知识 • 随着先进的人工智能技术和计算机视觉技术的出现，我们有机会实现这一过程的自动化，并有可能彻底改变研究人员从已发表的文献中提取和分析生存数据的方式 • 本研究探讨了两种基于人工智能的生存曲线数据提取和分析方法
使用生成式人工智能进行高级 Kaplan-Meier 曲线分析
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