Formato da figura e acurácia da reconstrução assistida por IA dos dados de sobrevida de Kaplan-Meier

O que aconteceu

Reconstruir dados de nível de participante das curvas de Kaplan-Meier publicadas suporta metanálise e outras análises de sobrevivência secundária quando os registros originais de ensaios não estão disponíveis. Os pesquisadores podem usar figuras originais em PDF ou imagens de tela, que podem ser parecidas, mas reter informações diferentes. Avaliamos como converter figuras vetoriais para imagens afeta a reconstrução por um modelo de linguagem que pode inspecionar arquivos e executar código. Geramos 64 conjuntos de dados independentes de dois braços em quatro cenários, combinando 100 ou 1.000 participantes por braço com riscos proporcionais ou de cruzamento. Cada figura foi fornecida como um vetor nativo PDF e um PNG de 300 dpi para Opus 5.5 através de Claude Code sob as mesmas instruções. Os resultados compararam os registros reconstruídos com os registros originais observados: erro da curva absoluta no tempo médio ao longo de 24 meses, erro no tempo de sobrevida entre os grupos restritos e erro na razão log-hazard de Cox. Os PDFs nativos apresentaram menor erro de curva em todos os 64 pares preenchidos, incluindo substituições para corridas incompletas. Os erros médios foram 0,000029 e 0,1047 pontos percentuais para PDF e PNG, respectivamente; a diferença pareada foi -0,1047 (intervalo de confiança de 95%, -0,1194 a -0,0909). Os erros de PNG na média restrita diferença de tempo de sobrevida e razão log-hazard foram pequenos: os erros absolutos médios foram de 0,0084 meses e 0,0027. Menor resolução e compressão aumentaram os erros de curva; a incorporação de pixels inalterados em um PDF não restaurou a precisão vetorial. Algumas execuções de PNG excederam o limite de revisão instruído, então os resultados descrevem o fluxo de trabalho implementado em vez de desempenho sob um limite estritamente aplicado. Preservar informações vetoriais melhorou a fidelidade à reconstrução nesse fluxo de trabalho, mas as diferenças observadas não estabelecem mudanças clinicamente conseqüentes nas estimativas de tratamento. A validação contra os resumos de sobrevivência notificados e a contagem de eventos continua a ser necessária. A generalização de dados clínicos publicados e outros fluxos de trabalho de modelos requer uma avaliação mais aprofundada.