案例解读
从数据上传到论文生成，查看 AI 辅助科研的完整过程。
复现报告：帕金森病可解释AI预测 — UPDRS与认知功能成AI首要预测因子，与原论文高度一致
透明报告：21分钟复现Esan等人2025年帕金森病预测研究，7种模型+SHAP分析
【21分钟验证尼日利亚-英国联合团队论文】2105名患者帕金森病预测：6种ML模型+SHAP解释
复现Esan等人2025年发表于Current Research in Translational Medicine的帕金森病预测研究，基于2105名患者33个特征，6种机器学习模型+Stacking集成+SHAP可解释性分析，21分钟完成全部分析，花费0.54元
复现报告：吸烟状态预测（Aishwarya et al. 2025） — AI在6个模型上全面超过原论文，LightGBM AUC达0.8993
透明报告：40分钟验证Scientific Reports吸烟预测论文，AI的LightGBM（AUC=0.8993）超过原论文RF（AUC=0.84），核心SHAP特征排序Top 5完全一致
【40分钟验证印度Manipal理工学院Scientific Reports论文】4万人体检数据吸烟状态预测：7种ML模型+SHAP分析
AI用40分钟、不到10元完成4万条体检数据的吸烟状态预测分析，LightGBM的AUC达到0.8993，超过原论文Random Forest的0.84。血红蛋白是最强预测因子。
复现报告：Ahmed et al. 学生成绩预测 — XGBoost反超原论文，Top 3特征完全一致
透明报告：15分钟验证Scientific Reports教育学ML论文，7种模型对比，SHAP特征重要性Top 3一致，XGBoost R²超越原论文。
【15分钟验证跨国团队Scientific Reports论文】6607名学生考试成绩预测：7种ML模型+SHAP分析
用AI在15分钟内验证一篇IF 4.6的教育学机器学习论文，7种回归模型预测学生考试成绩，核心特征重要性排序Top 3完全一致。
71分钟，AI完成肺癌风险预测研究
1000条数据，6种模型，39个产出文件，从上传CSV到论文PDF全自动
复现报告：Ali et al. 肺癌ML框架 — 特征选择9/9一致，4模型准确率反超原论文
透明报告：使用OneSmallStep复现BioMed Research International肺癌检测论文，71分钟完成6种ML模型训练和SHAP分析，39个产出文件
【71分钟验证多国团队BioMed Research International论文】1000例肺癌风险评估：6种ML模型+SHAP分析
上传同一份Kaggle肺癌患者数据集（1000条记录），AI在71分钟内训练6种模型、生成39个产出文件和完整论文。特征选择9/9一致，4种模型准确率反超原论文。
73分钟，5110个病例的卒中预测研究，AI全自动完成
上传一个CSV，输入一段研究指令，73分钟后拿到38个文件：论文、代码、图表、审计报告，全部可下载
复现报告：Dubey et al. (2024) 卒中早期检测 — Top 3预测因子完全一致，SMOTE vs 下采样策略导致性能差异
透明报告：5110人卒中数据集，5种模型训练+SHAP分析，73分钟完成。核心发现：年龄、血糖、BMI排序与原论文一致，但不同的类别不平衡处理策略导致测试AUC显著差距
【73分钟验证印度团队Diagnostics论文】5110人卒中风险预测：5种ML模型+SHAP全解释
AI用73分钟训练5种模型复现卒中预测研究，AdaBoost测试AUC 0.796，SHAP分析揭示年龄、血糖水平和BMI是三大关键风险因子
复现报告：NHANES抑郁预测ML研究 — 6模型AUC均超0.91，4分钟完成全部训练和SHAP分析
透明报告：基于27901条学生数据验证Vu et al. (2025)的6种ML模型抑郁预测方法，所有模型AUC超0.91
【4分钟验证日本国立研究院BMC论文IF=3.8】2.8万学生抑郁风险预测：6种ML模型+SHAP分析
4分钟完成6种机器学习模型训练和SHAP可解释性分析，基于27901条学生心理健康数据复现抑郁症预测研究
38分钟，从一份CSV到一篇完整的SCI论文
上传25万人心血管数据，AI全自动完成统计分析、图表生成、文献检索和论文撰写。附完整过程和产出文件。
【32分钟验证波兰团队PLOS ONE论文】25万人糖尿病风险因子：4种ML模型对比
上传同一份CDC BRFSS数据集（253,680人），AI在32分钟内训练4种模型、生成33个产出文件和完整论文。核心发现一致：BMI、年龄、健康状况是前三预测因子。
复现报告：Majcherek et al. (2025) BRFSS糖尿病风险因子分析 — AI做到了什么，没做到什么
透明报告：AI用32分钟验证了25万人糖尿病风险因子研究，核心结论一致（BMI/年龄/健康状况为Top 3），但模型性能差距显著（AUC 0.78 vs 0.96），根因是过采样方法差异。
心血管疾病风险预测：从25万人数据到完整论文的全过程
基于CDC BRFSS 2015年253,680例真实数据，AI全自动完成数据清洗、统计建模、图表生成和论文撰写，耗时38分钟。
AI论文数据可靠性报告：我们如何验证每一个统计数字
对10个数据集、1000+统计数据点的系统性验证，公开我们的审计方法和结果。
医疗公平性研究：5,500家巴基斯坦医疗机构的公私立差异分析
基于巴基斯坦5,500家医疗机构横断面数据，AI全自动完成资源配置、服务质量与费用的公私立对比研究，耗时48分钟。
48分钟，5500家医疗机构的公平性研究，AI全自动完成
上传巴基斯坦医疗机构数据，AI自动完成公私立对比分析、图表生成和论文撰写。从CSV到PDF，全程无需写一行代码。
Twitter情感分析：逻辑回归与SVM为何优于XGBoost
基于37,407条推文的四分类情感分析研究，对比逻辑回归、SVM、XGBoost三种模型，揭示线性模型在稀疏文本数据上的优势。
59分钟，3.7万条推文的情感分析论文，AI一键搞定
上传Twitter数据集，AI自动完成NLP预处理、多模型对比、可视化和论文撰写。不用写代码，不用调参，直接出论文。