你是否曾有一个绝妙的研究灵感，却不知如何将它打磨成一篇逻辑严谨、令人信服的论文？正是为此而生。跳出“让AI直接写论文”的单一思路，将复杂的科研过程像地图一样清晰展开，定位出从灵感到成文的每一个关键阶段与核心挑战。但是，最大的瓶颈往往在于第一步：如何将一个模糊的想法，塑造成一个有血有肉、扎实可靠的（即现有的工具常常在这里卡壳，生成的内容要么天马行空，要么缺乏坚实的学术根基。于是，Idea2Paper

近年来，计算病理学（Computational Pathology, CPath）借助数字全切片成像（Whole Slide Imaging, WSI）技术实现快速发展，在癌症诊断、基因变异预测、预后评估等领域展现出重要临床价值。

Nature重磅研究：Delphi-2M模型革新疾病预测与健康管理 德国癌症研究中心等团队在《Nature》发表突破性研究，提出基于生成性变换器的Delphi-2M模型。该模型通过分析英国生物库和丹麦登记数据（覆盖230万+人群），能预测1000+种疾病的发展轨迹，并生成个性化20年健康预测。研究亮点包括： 首创时间依赖性建模，捕捉疾病间动态关联 跨人群验证显示卓越预测准确性（AUC值显著提升）