Эксперты подготовили рекомендации по использованию ИИ в медицинских научных публикациях

Авторы отмечают, что генеративные ИИ-модели, включая ChatGPT, Gemini и Grok, стали активно использоваться при подготовке научных публикаций для редактирования текста, улучшения языка и структуры рукописей. Особенно востребованными такие инструменты оказались среди исследователей, для которых английский язык не является родным.

Однако распространение ИИ в академической среде сопровождается опасениями, связанными с фабрикацией ссылок, искажением данных, нарушением конфиденциальности и проблемами распределения ответственности за содержание научных работ.

Исследователи выявили существенные различия в требованиях к использованию ИИ. Несмотря на общее согласие по базовым принципам – обязательному раскрытию применения ИИ, запрету на указание нейросетей в качестве авторов и сохранению полной ответственности за публикацию за человеком, издательства по-разному трактуют допустимые сценарии использования генеративных моделей и глубину раскрытия такой информации.

На основе анализа авторы разработали единый набор практических рекомендаций по применению ИИ в различных разделах научной статьи. В частности, ИИ допускается для языкового редактирования, подготовки введения, обсуждения результатов и улучшения читаемости текста, однако запрещается использовать генеративные модели для создания или изменения первичных научных данных, статистических результатов и экспериментальных изображений. Исследователи отдельно подчеркивают, что все факты, выводы и ссылки должны проверяться человеком из-за риска «галлюцинаций» и появления несуществующих публикаций.

Авторы также предложили стандартизированный чек-лист раскрытия использования ИИ по каждому разделу рукописи. В нем предлагается указывать название модели, версию, задачи применения, степень участия ИИ и факт проведения ручной проверки содержания. По мнению исследователей, такой подход должен упростить редакционную проверку статей и снизить «регуляторную неопределенность» для авторов и журналов.

Отдельное внимание в рекомендациях уделено медицинским изображениям и визуальным материалам. Документ запрещает использовать генеративный ИИ для изменения медицинских снимков, микроскопии, гистологии, графиков и других изображений, связанных с экспериментальными данными. При этом допускается применение ИИ для создания вспомогательных схем, иллюстраций и оформления визуализаций, если такие изменения не влияют на научный смысл и полностью раскрываются авторами статьи.

Исследователи считают, что развитие генеративного ИИ требует перехода от фрагментарных редакционных ограничений к более унифицированным международным правилам. Авторы подчеркивают, что предложенный документ рассматривается как «живой» набор рекомендаций, который планируется регулярно обновлять по мере развития ИИ-технологий и изменения издательской практики.

Интерес к влиянию генеративного ИИ на научные публикации в последние годы заметно усилился. Так, исследователи из Тюбингенского университета проанализировали 15,1 млн аннотаций биомедицинских публикаций из базы PubMed за 2010–2024 годы и пришли к выводу, что не менее 13,5% научных работ, опубликованных в 2024 году, могли редактироваться или частично создаваться с помощью ChatGPT и других больших языковых моделей. Авторы выявили резкий рост характерных для ИИ стилистических конструкций и «избыточных» слов, связанных с гиперболизацией и канцелярским стилем, а также предупредили о рисках появления вымышленных ссылок, однотипности научных текстов и использования генеративного ИИ для массового создания недостоверных публикаций.

На фоне роста использования ИИ в академической среде крупные технологические компании начали запускать специализированные инструменты для научного письма. В январе 2026 года OpenAI представила бесплатный ИИ-сервис Prism для подготовки научных публикаций на базе модели GPT-5.2. Платформа получила инструменты для редактирования структуры и стиля статей, работы с формулами и таблицами, поиска публикаций для цитирования и совместного редактирования рукописей в режиме реального времени. Компания заявляла, что сервис должен сократить нагрузку на исследователей и ускорить подготовку научных материалов.