核心旗舰：AI 数据分析工作台 (6步端到端闭环流水线)

专科科研锚点指引，6 步端到端闭环流水线：需求解析 ➔ MICE 质控清洗 ➔ Table 1 基线三线表 ➔ 生存单因素初筛 ➔ 多因素建模降维 ➔ 临床效用决策验证。拒绝黑盒虚构与模型幻觉，就地驱动真实底层统计内核计算，支持一键导出完整 Rmd 可复现代码包与 300+ DPI 发表级顶刊图表。

全面覆盖 28+ 种顶刊级医学统计与临床预测建模引擎

Table 1 基线特征三线表：Shapiro-Wilk 正态性检验、Mean±SD vs Median(IQR) 分流、Total 列、SMD 标准化均数差平衡度诊断
生存分析与回归建模：Kaplan-Meier 里程碑生存曲线、多元线性回归 (OLS)、二分类 Logistic 回归、Cox 比例风险回归 (PH 假设检验)、LASSO 降维特征收缩
临床模型效能与决策验证：决策曲线分析 (DCA 净获益)、高精度个体化列线图 (Nomogram)、限制性立方样条 (RCS 非线性剂量反应曲线)、亚组分层与交互作用森林图
诊断准确性与增量价值：非参数 DeLong 多模型 AUC 显著性检验、连续型与分类 NRI (净重新分类指数)、IDI (综合判别改善度)、竞争风险模型 (Fine-Gray CIF & Gray's Test)
因果推断与前沿网络：倾向评分匹配 (PSM 1:1 卡钳匹配)、结构方程模型 (SEM 中介效应)、偏相关网络 (PCN 稳态失衡连接组)
学术合规与 Reviewer 审稿预检：10:1 EPV 过拟合诊断、VIF 多重共线性诊断、EQUATOR 顶刊自检向导 (TRIPOD / STROBE / PRISMA 2020)、SCI Cover Letter 智能生成

100% 统计学可复现性 (Reproducibility)

符合 NEJM、Lancet、JAMA 等国际顶级医学期刊对统计学透明性与可复现性的严格要求，提供完整 R 语言代码、统计学方法描述草案与结果叙述。