在技術深刻影響研究方法的時代中，人工智慧（AI）在同行評審過程中的融合既呈現了充滿希望的機會，也帶來了重要的倫理考量。特別是在醫學研究領域，準確性和研究結果的完整性至關重要，AI在同行評審中的角色需要在技術效率和維持嚴格的科學標準之間謹慎平衡。本文探討了AI輔助同行評審的多方面特徵，探索其含義、挑戰以及在確保醫學研究評估中負責任和倫理使用AI的未來潛力。
醫學研究中同行評審的角色
同行評審是醫學研究品質控制的基石，確保科學發現的完整性和有效性。這一過程涉及領域專家在出版前對研究手稿進行嚴格評估，以確保其準確性、原創性和相關性。同行評審對維護醫學文獻的可信度至關重要，它作為防止錯誤資訊傳播的保障，在直接影響人類健康的領域尤為重要。它篩選出有缺陷或不道德的研究，促進堅實科學發現的傳播，並常常指導未來的研究方向。此外，同行評審作為一種專業審查形式，鼓勵研究人員堅持高標準的科學嚴謹性和倫理規範。儘管其扮演著關鍵角色，但這一傳統過程並非沒有挑戰，常常面臨偏見、變異性和時間限制等問題。然而，其在驗證和傳播醫學知識中的基礎重要性仍然無可爭議，構成了醫學界學術交流和科學進步的支柱。
傳統同行評審中的挑戰
醫學研究中的傳統同行評審過程，雖然對維持科學嚴謹性至關重要，但面臨著許多挑戰。一個主要問題是偏見的可能性。評審者作為人類，可能會基於手稿的來源國家、作者的聲譽或他們自己的個人和專業信仰，擁有意識或無意識的偏見。這種偏見可能影響評審過程的客觀性和公平性。另一個重要的挑戰是同行評審的耗時性質。評審者常常在其常規職責之外承擔這項任務，導致出版過程的延遲。在快速發展的領域中，及時傳播研究發現至關重要，延遲可能特別有害。此外，不斷增加的研究投稿量給同行評審系統帶來壓力，有時導致評審者過度負擔，可能會影響評審品質。最後，還有評審者選擇的問題。尋找既是該主題的專家又不受利益衝突影響的適當評審者是一個複雜且經常充滿挑戰的任務。這些挑戰突顯了需要透過融入人工智慧和其他技術工具來改進同行評審過程的需求。
同行評審中的人工智慧：潛在應用
AI在醫學研究的同行評審過程中的整合提供了多種潛在應用，可以解決一些傳統挑戰：
1. 快速篩查倫理問題
AI演算法可以快速掃描稿件，尋找倫理方面的問題，如潛在的利益衝突、抄襲或資料捏造。透過快速識別關注領域，AI可以簡化評審的初期階段，並維護研究中的倫理標準。
2. 基本格式檢查
AI可以有效確保提交的稿件遵循期刊的特定格式指南。這包括檢查引用格式、佈局一致性和遵守字數限制。自動化這項任務可以為評審者和作者節省大量時間。
3. 遵守報告指南
AI工具能夠評估手稿是否符合已建立的報告標準，如臨床試驗的CONSORT或觀察性研究的STROBE。這確保了研究以必要的細節和透明度進行報告。
4. 精准發現資料分析中的缺陷
AI，特別是在機器學習方面的進步，可以檢測統計異常、資料不一致和可能逃避人眼的方法論錯誤。這有助於維持研究的科學嚴謹性。
5. 尋找和匹配評審者與稿件
AI可以分析手稿的內容，並根據專業知識、以往出版物和研究興趣將其與潛在評審者匹配。這可以帶來更適當和有效的同行評審配對。
6. 概括稿件內容
AI可以生成複雜稿件的簡明摘要，為評審者提供清晰的概覽，並説明他們快速理解核心內容。這在處理大量提交時尤其有用。
在同行評審中使用人工智慧工具的風險
儘管像人工智慧工具在簡化同行評審過程方面展現出前景光明的進步，但也帶來了幾個風險，特別是在敏感的醫學研究領域。主要的問題之一是演算法偏見的潛在風險。包括生成模型在內的AI系統是基於現有資料集進行訓練的，這些資料集可能包含偏見。這些偏見可能無意中反映在AI的輸出中，以微妙的方式影響評審過程。
另一個風險涉及AI生成內容的可靠性。儘管AI工具具有強大的功能，但有時也可能生成不準確或誤導性的資訊。在醫學研究這樣一個準確性至關重要的領域，如果沒有適當的監督依賴AI，可能導致錯誤發現的傳播。
此外，還有過度依賴AI的擔憂，這可能削弱同行評審中關鍵的人類判斷作用。人類評審者帶來的細緻理解、情境知識和倫理考慮在評估複雜的醫學研究中至關重要。失去這種人類元素可能會損害評審過程的深度和品質。
最後，同行評審中使用AI提出了關於透明度和問責制的問題。確保AI的決策過程是透明的，並對其建議負責，尤其是在處理高風險的醫學研究時至關重要。
同行評審中人類自身的重要性
儘管AI取得了進步，但在同行評審過程中，特別是在醫學研究中，人類輸入的必要性仍然至關重要。人類評審者提供了AI目前無法複製的深度理解、情境知識和倫理判斷。他們可以在更廣泛的科學和社會背景下解讀研究發現，考慮潛在影響、倫理含義和現實世界的適用性。
人類評審者還擅長檢測研究方法論和論點中AI可能忽視的細微差別。他們的專業知識允許對研究的有效性、重要性和原創性進行關鍵評估，確保工作對該領域有意義的貢獻。
此外，在處理醫學研究中出現的複雜倫理問題時，人類判斷至關重要。AI可能基於預設的標準識別潛在的倫理問題，但需要人類評審者在複雜的倫理規範、社會價值和監管框架中評估這些問題。
此外，同行評審過程還受益於人類評審者帶來的多樣化觀點和經驗。這種多樣性豐富了評審過程，促進了對研究的更全面和包容性的評估。
當前對同行評審中人工智慧應用的看法
在醫學研究領域內，特別是，對於AI在同行評審中的使用存在著不同的觀點和指導方針。值得注意的是，像美國國家衛生研究院（NIH）等重要機構以及一些科學資助機構已經明確了關於AI在此過程中作用的立場。例如，NIH禁止在其同行評審過程中使用像ChatGPT這樣的AI工具。這種禁令源於對與AI相關的潛在風險和局限性的擔憂，包括偏見問題、準確性問題以及人類評審者所提供的細膩理解的缺乏。
同樣，各種科學資助機構對於將AI整合到同行評審中持謹慎態度。他們強調人類專家的重要性、倫理判斷以及對研究提案的細膩評估，這些是AI無法完全複製的。這些機構通常要求一個透明且可問責的評審過程，這是AI當前狀態可能並不總能保證的。
這些立場反映了科學界在將AI全面融入同行評審等關鍵評估過程中的更廣泛猶豫。儘管承認AI在協助和簡化同行評審的某些方面上的潛力，但對於這些技術的謹慎、符合倫理的整合存在明確共識，確保人類判斷仍然是同行評審過程的核心。
對AI輔助同行評審的未來的展望
醫學研究中集成AI的同行評審的未來正處於技術創新和倫理責任的十字路口。隨著AI技術的不斷進步，它們為提高同行評審過程的效率、全面性和客觀性提供了可能。AI可以作為一個有價值的工具，用於處理初步篩選、識別研究中的趨勢和差距，甚至提出進一步探究的領域。
然而，將AI整合到同行評審中必須謹慎對待。圍繞保密性、偏見以及喪失人類洞察力和判斷力的擔憂必須得到解決。科學界，包括資助機構和研究機構，必須協作建立確保負責任使用AI的指導方針和框架。這涉及平衡AI的能力和倫理考慮，確保AI工具用於支援而非替代人類專業知識。
此外，對AI能力和局限性的持續研究，以及利益相關者之間的持續對話將至關重要。這將有助於根據同行評審過程的不斷發展需求調整AI工具，同時維護最高標準的研究完整性和倫理。
在探索人工智慧在同行評審中，特別是在醫學研究中的應用前沿時，顯而易見的是，儘管AI在效率和分析能力方面提供了實質性的好處，但它尚不能替代人類評審者的細膩判斷和倫理考慮。將AI整合到同行評審過程中必須謹慎且負責任地進行，平衡技術進步與維護研究完整性和倫理標準的需求。AI輔助的同行評審的未來充滿希望，但它需要共同努力，制定負責任地利用AI潛力的指導方針和框架，確保同行評審的發展繼續維護最高的科學嚴謹性和倫理實踐標準。