Научные публикации — основа современной медицины. Но в последние годы всё чаще всплывают случаи, когда целые «фабрики» штампуют статьи с фальшивыми данными или текстом, сгенерированным по шаблону. Особенно это касается онкологии — области, где скорость публикаций высока, а ставки огромны.
Австралийские учёные из Queensland University of Technology применили модель машинного обучения BERT, чтобы найти характерные «отпечатки» таких фабрик. После обучения на уже известных примерах ретрактированных статей система с точностью 91% определяла подозрительные работы.
Результаты шокируют: из 2,6 миллиона статей по раку более 250 тысяч (около 10%) попали под подозрение. Доля таких работ резко выросла за последние два десятилетия и достигла пика в 16% в 2022 году. Особенно много подозрительных публикаций в журналах крупных издательств, включая те, что имеют высокий импакт-фактор.
ИИ уже тестируют в редакциях нескольких журналов, чтобы отсеивать подозрительные рукописи до рецензирования. Учёные подчёркивают: флаг ИИ — это сигнал для человеческой проверки, а не автоматический приговор.
Проблема серьёзна. Фальшивые исследования могут искажать клинические испытания, разработку лекарств и лечение пациентов. Теперь у научного сообщества появился мощный инструмент, чтобы бороться с этим на ранних стадиях.
Источники: Queensland University of Technology. "AI flags more than 250,000 suspicious cancer research papers." ScienceDaily (16 июля 2026).
Scancar B. et al. "Machine learning based screening of potential paper mill publications in cancer research: methodological and cross sectional study." The BMJ (2026). DOI: 10.1136/bmj-2025-087581.
Автор: Ердяков Максим Александрович. Еще больше интересных публикации в телеграм-канале автора
Спасибо, что читаете «Капитал страны»! Получайте первыми самые важные новости в нашем Telegram-канале или Вступайте в группу в «ВКонтакте» или в «Одноклассниках»
*
Написать комментарий