Kaplan-Meier 曲線產生器
把存活分析結果變成可投稿的圖
描述你的存活資料——分組、追蹤時間，以及分析得到的 log-rank p 值，AI 即可繪製清晰的 Kaplan-Meier 曲線，帶向下階梯式存活曲線、設限刻度標記、風險人數表與標註的 p 值，可直接用於論文與報告。
Kaplan-Meier 曲線範例
點選任一範例載入其提示詞，或以此為起點製作你自己的存活曲線。
這個 Kaplan-Meier 曲線產生器能做什麼？
它把你對存活分析結果的描述轉成一張清晰、可投稿的 Kaplan-Meier 曲線圖——縱軸是存活機率（0 到 1 或百分比），橫軸是時間，曲線呈向下的階梯函數。你描述分組、追蹤時間、設限情況，以及自己分析得到的統計量，AI 就畫好向下的階梯曲線、設限刻度標記、風險人數表與 log-rank p 值標註，讓組間存活差異一目了然，不需撰寫繪圖程式碼或手動排版。SciDraw AI 依你提供的數值繪製並美化曲線，並不替你執行存活統計計算。
為什麼要用 Kaplan-Meier 曲線產生器
- Kaplan-Meier 曲線是以單一張圖呈現存活或時間事件資料的標準方式。
- 用 R 或 Python 寫出帶設限標記與風險人數表的精美 KM 圖需要時間和反覆調整。
- 帶圖例與標註 p 值的清晰階梯曲線讓組間差異對讀者一目了然。
- 研究人員需要快速取得可用於論文、海報與報告的清晰存活圖。
- 從描述重新產生，比每次更動標籤、配色或排版都要重跑腳本快得多。
如何製作 Kaplan-Meier 曲線
描述你的研究（例如整體存活期、治療組 vs 對照組），說明要呈現哪些分組、追蹤時間多長，並指定縱軸刻度——0 到 1 的存活機率或百分比。補充你想要的元素：設限刻度標記、信賴區間陰影帶、風險人數表，以及分析得到的 log-rank p 值與中位數存活期。產生圖後，檢查曲線是否只向下階梯、分組與標籤是否正確，反覆調整直到與資料相符。
Kaplan-Meier 曲線的組成
- 縱軸——存活機率，從 0 到 1 或以百分比表示。
- 橫軸——追蹤開始後的時間（天、月或年）。
- 階梯曲線——各組的存活曲線，隨時間只向下階梯。
- 設限標記——在設限觀測值處的刻度標記。
- 風險人數表——橫軸下方各組剩餘人數的計數。
- 標註——log-rank p 值、中位數存活期與分組圖例。
Kaplan-Meier 曲線產生器常見問題
什麼是 Kaplan-Meier 曲線？
Kaplan-Meier 曲線是一種階梯函數，用來呈現一個或多個組別隨時間的估計存活機率。縱軸從 0 到 1（或 0% 到 100%），橫軸為追蹤時間；每條曲線隨事件發生只向下階梯，設限觀測值通常以刻度標記表示。
製作存活曲線需要哪些資料？
進行自己的分析時，每位受試者需要追蹤時間、事件／設限指標與所屬分組。要在這裡畫圖，你需要描述分組、曲線隨時間的形狀、設限標記，以及分析得到的統計量——例如 log-rank p 值與中位數存活期。
它會替我執行存活統計計算嗎？
不會。SciDraw AI 依你提供的數值繪製並美化 Kaplan-Meier 曲線。請在你自己的統計軟體中完成 Kaplan-Meier 估計與 log-rank 檢定，再描述結果，使圖形準確反映這些數值。
能加上風險人數表與 log-rank p 值嗎？
可以。你可以要求在橫軸下方對齊附上風險人數表，並在圖中標註 log-rank p 值。提供分析得到的風險人數與 p 值，它們就會被繪入圖中。
可以顯示設限與多個分組嗎？
可以。你可以把設限觀測值顯示為刻度標記，並把多個分組繪製為不同顏色的獨立階梯曲線，搭配圖例，也可選擇加上信賴區間陰影帶——適用於整體存活期（OS）、無惡化存活期（PFS）與分層比較。
可以匯出可編輯的圖嗎？
SciDraw AI 可以匯出向量格式，方便你之後調整標籤、配色、線型與圖例。投稿前請務必對照原始分析核對曲線、設限標記與標註的統計量。
