Bringing medical advances from the lab to the clinic.对于应用ChatGPT撰写各类文书，从今年年初我们就在应用；并创建了ChatGPT应用的专辑（如下）。我们摸索过通过ChatGPT根据作者完成的结果部分撰写前言和讨论，以及撰写过综述。不过这些都是仅限于新科技探索、内部学术交流，以及最近的培训中。【第二期】“文献计量分析及SCI论文发表”培训：小班授课、一对一辅导；大咖引领、避坑且高效；科研提升为核心、论文仅为小目标。
人们对在科研活动中ChatGPT的应用范围和伦理仍有争论，但ChatGPT的强悍效能却无容置疑。2023年7月7日，Nature新闻栏目发表了一篇很值得关注的讨论文章，一组科学家在ChatGPT的帮助下，用不到一个小时就生成了一篇研究论文；这篇文章流畅、富有洞察力，并以科学论文预期的结构进行呈现。科学家Roy Kishony是以色列海法工业技术研究所的生物学家和数据科学家，他表示，他们的目标是探索ChatGPT作为一个研究“助理”的能力，并引发关于其优点和缺陷的讨论。Kishony和他的学生Tal Ifargan下载了美国疾病控制和预防中心行为风险因素监测系统（US Centers for Disease Control and Prevention’s Behavioral Risk Factor Surveillance System）的一份公开可用数据集。这个数据集包括了超过250,000人的健康相关电话调查信息，包括他们的糖尿病状态、水果和蔬菜的摄取量，以及体育活动的频率。他们让ChatGPT帮助他们写出可以用来发现并进一步分析数据模式的代码。聊天机器人初次尝试生成的代码充满了错误，无法工作。但当科学家将错误信息反馈给它，并要求其纠正错误时，它最终生成了可以用来探索数据集的代码。在拿到更有结构的数据集后，Kishony和Ifargan要求ChatGPT帮助他们确定一个研究目标。该工具建议他们探究体育活动和饮食如何影响糖尿病风险。当ChatGPT生成了更多的代码后，它提供了研究结果：摄入更多的水果和蔬菜，以及进行体育锻炼，与糖尿病的风险降低有关。然后，科学家们要求ChatGPT将关键发现汇总在一个表格中，并编写整个结果部分。他们逐步请求ChatGPT编写摘要、引言、方法和讨论部分。最后，他们要求ChatGPT精炼文本。“我们将许多提示的输出整合成了（论文），” Kishony说，“每一步都在前一步的成果上构建。”尽管ChatGPT生成的论文清晰明了，数据分析也扎实，但Kishony表示：论文还远未完善。（点击左下角“阅读原文”下载这篇论文，我感觉写得很不错！）
研究者遇到的一个问题是ChatGPT有编造事实的倾向，这种现象被称为幻觉（俗称“一本正经地胡说八道”）。例如，该论文称该研究“填补了文献中的一个空白”--这是论文中常见的短语，但在这种情况下，它是不准确的，耶路撒冷希伯来大学的计算机科学家Tom Hope表示。他说，这个发现“不会让任何医学专家感到惊讶”。“它离新颖还差得远。”Kishony还担心这样的工具可能使研究人员更容易从事不诚实的做法，比如P-hacking，科学家在一个数据集上测试多个假设，但只报告产生显著结果的那些。另一个担忧是，使用生成型AI工具撰写论文的便利性可能导致期刊被低质量论文所淹没。
不过，Kishony也认为，他的从数据到论文的方法，以人为主导参与每一步，可能是一种确保研究人员能够轻松理解、检查和复制方法和辅助发现创新点的方式。澳大利亚南澳大学的Vitomir Kovanović，他在阿德莱德开发用于教育的AI技术，他表示，在研究论文中需要更多的AI工具可视化。否则，很难评估一项研究的发现是否正确。他说：“如果制作假论文变得如此简单，我们将来可能需要做更多的工作。”麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所的计算生物学家Shantanu Singh认为，生成型AI工具有潜力通过完成直接但耗时的任务，如编写摘要和生成代码，来加快研究进程，他们可能用于从数据集生成论文，或者用于发展假设。但是，由于幻觉和偏见对于研究人员来说很难检测，Singh说，“我不认为写完整的论文，至少在可预见的未来，将是一个特别好的应用。”在任何工具可以真正实现帮助作用之前，都需要克服许多挑战；ChatGPT作为一个能理解并生成类似人类语言的AI工具也不例外。尽管它在Kishony和Ifargan的指导下完成了一篇流畅且富有洞察力的论文，但在生成过程中也出现了错误和“幻觉”现象，甚至产生了假引用和不准确的信息。ChatGPT作为一种人工智能工具，在科研中具有非常大的应用潜力，但其在论文撰写的应用仍面临着许多挑战和问题。最关键的是：去应用；并在应用中寻找克服这些调整的方法。因为，人类已经离不开人工智能，而ChatGPT则是普通人直接使用人工智能最便捷的方法。
【1】 https://www.nature.com/articles/d41586-023-02218-z本公众号仅作已发表研究论文的数据分享和解读，仅供学术讨论，而不具临床指导意义。
本期编辑：Henry，微信号healsan。助理：ChatGPTHanson临床科研团队，在美国的七位生物医学科学家主持并担任独立理事。主要通过大数据分析，分享生物医学前沿、发展趋势及对临床科研的启发；通过文献计量分析及报告，把握最新技术进展；交流SCI论文撰写、课题设计规范。只提供以数据为基础的客观报告，及专业、独立的思考。
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