Шаблон запроса
PICO плюс сборка поисковой строки для PubMed с MeSH-терминами, операторами и полями.
6 функций PubMed
Приёмы, о которых знают в основном медицинские библиотекари: от Citation Matcher до снежного кома.
Базы для проверки
Где проверить существование статьи, её статус и репутацию: Retraction Watch, PubPeer, PPS, Scite.
Как получили эти оценки
- Детекторы AI не использовались - они ненадёжны. Метод взят у эпидемиологов: так считают избыточную смертность.
- Выделили 379 служебных и стилевых слов, частота которых выросла после появления ChatGPT, и посмотрели прирост относительно уровня до 2023 года.
- Проанализировали более 15 млн аннотаций PubMed (2010-2024) и 1,19 млн полнотекстовых статей PMC.
- В выборках по 255 слов признаки нашлись в 68 % фрагментов Discussion и 32 % Methods.
1Забытые фразы чат-бота
В опубликованных статьях находят «As an AI language model» и «Regenerate response», скопированную вместе с текстом. В Problematic Paper Screener - более 70 таких случаев. Одна из работ вышла в приличном издательстве, доступ стоил 40 €.
2Искажённые термины
Текст прогоняют через автозамену синонимов для обхода антиплагиата: «artificial neural network» превращается в «fake neural organization». Около 19 тыс. работ содержат не менее пяти таких фраз.
3Слова-маркеры
delve, intricate, pivotal, underscore, potential. Рост частоты виден на уровне корпуса, но отдельное слово не доказывает ничего.
4Картинки и графики
Отзывались статьи с AI-иллюстрациями: подписи - бессмысленный набор букв, анатомия выдумана. Это тоже прошло рецензирование.
5Встроенные метки
Anthropic помечает тексты Claude статистическим водяным знаком с августа 2026. У Google SynthID для текста работает в Gemini с мая 2024. Отказаться от метки нельзя.
Пределы водяного знака
Метка показывает вероятное участие модели, но не автора и не конкретные фрагменты. Полная переработка текста руками, смешивание со своим или прогон через другую модель её удаляют. На коротких фрагментах не работает.
| Период | Частота статей с выдуманной ссылкой | Случаев на 10 000 статей | Отношение к 2023 |
|---|---|---|---|
| 2023 | 1 на 2 967 статей | ≈ 3,4 | базовый уровень |
| 2025 | 1 на 458 статей | ≈ 21,8 | в 6,5 раза выше |
| 2026 (первые 7 недель) | 1 на 277 статей | ≈ 36,1 | в 10,7 раза выше |
Как читать этот ряд
- Устойчивый рост начался примерно с середины 2024 года.
- 2026 - неполный период, поэтому это ранний сигнал, а не итоговая оценка года.
- Корпус: 2,5 млн статей и почти 100 млн ссылок, коллекция PMC Open Access.
Topaz et al., The Lancet, 2026 (с последующим исправлением)
Почему её не поймать глазами
- Настоящий журнал, правдоподобное название, PMID выглядит как обычно.
- В независимом тесте чат-ботов точной во всех деталях оказалась примерно каждая четвёртая ссылка.
- Более 98 % статей с такими ссылками издательства так и не поправили.
- Если переспросить тот же чат, он часто повторяет ту же выдумку, слегка поменяв год или номер - и это выглядит как подтверждение.
| Блок | Что описывает | Что подбираем |
|---|---|---|
| P - Patient / Population | Пациент, группа, состояние | MeSH-термин плюс синонимы через OR |
| I - Intervention | Вмешательство, метод, экспозиция | MeSH плюс варианты написания |
| C - Comparison | С чем сравниваем: плацебо, стандарт, ничего | Часто можно опустить |
| O - Outcome | Исход, который вас интересует | Термины исхода в [Title/Abstract] |
Вот моя тема: [тема]. Разложи её по PICO (Patient, Intervention, Comparison, Outcome). Для каждого блока подбери MeSH-термины и синонимы. Собери из них поисковую строку для PubMed: синонимы через OR в скобках, блоки через AND, с указанием полей поиска ([MeSH Terms], [Title/Abstract]). Отдельно перечисли фильтры, которые имеет смысл добавить.
| Механизм | Что делает | Что важно знать |
|---|---|---|
| MeSH | Medical Subject Headings - контролируемый словарь Национальной медицинской библиотеки США (NLM) | Каждой статье присваивают метки из фиксированного списка. Одна метка собирает все синонимы темы, включая те, о которых вы не подумали |
| Автоподбор терминов | PubMed сам расширяет нетегированные термины | Кавычки, указание поля и звёздочка отключают автопреобразование. Взяли фразу в кавычки - выдача может резко упасть |
| AND · OR · NOT | Логические операторы | Синонимы одного понятия - через OR внутри скобок, разные понятия - через AND |
| Поля поиска | [MeSH Terms], [Title/Abstract], [Author] | Ограничивают поиск нужным полем и отключают автоподбор |
| Search Details | Показывает, как PubMed преобразовал и выполнил ваш запрос | Если выдача странная, ответ всегда там. Проверяйте каждый непонятный результат |
1Single Citation Matcherглавный инструмент проверки ссылок
Отдельный инструмент PubMed: вводите обрывки ссылки - журнал, год, страницу, кусок названия - и он находит запись. Изначально сделан для поиска работы по неполной ссылке.
2Similar articlesрасширение выборки вбок
У каждой записи PubMed есть ранжированный список тематически близких публикаций, посчитанный по MeSH и тексту. Одна хорошая найденная работа мгновенно даёт ещё около двадцати релевантных.
3Cited byдвижение вперёд по времени
Показывает более поздние работы, которые цитируют выбранную статью. Так находят самое свежее по теме и видят, что стало с исходной работой после публикации.
4Clinical Queriesфильтры, составленные специалистами
Отдельный режим PubMed с готовыми профессиональными фильтрами по типу клинического вопроса: терапия, диагностика, прогноз, этиология. Узкий охват сразу даёт верхний слой доказательств. Вручную такие фильтры не собрать. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/clinical
5My NCBI: сохранённые запросы и оповещениянастраивается один раз
Бесплатный аккаунт NCBI, в котором сохраняется запрос и включаются уведомления. Дальше PubMed сам присылает на почту новые публикации по вашей теме. ncbi.nlm.nih.gov/myncbi
6Снежный комсвязывает все предыдущие
Нашли одну хорошую статью - идёте назад по её списку литературы и вперёд через Cited by. Два-три круга закрывают тему за вечер, причём вообще без AI. Фиксируйте критерии отбора по ходу.
| Инструмент | Для чего | Доступ | Ссылка |
|---|---|---|---|
| PubMed | Первичный поиск в базе NLM: более 40 млн записей | бесплатно | pubmed.ncbi.nlm.nih.gov |
| Semantic Scholar | Поиск и карта цитирований, короткие резюме статей. Удобен при входе в незнакомую тему | бесплатно | semanticscholar.org |
| Consensus | Поиск по научным работам и сводка: к чему склоняются исследования по вашему вопросу. Ориентир, а не доказательство | есть бесплатный план | consensus.app |
| Elicit | Извлечение данных и таблицы по отобранным статьям: выборка, вмешательство, исход. То, что вручную занимает часы | есть бесплатный план | elicit.com |
| ResearchRabbit | Карта цитирований и связанных работ: наглядно видно, что вы пропустили | бесплатно | researchrabbit.ai |
| Rayyan | Дедупликация и скрининг для систематического обзора, учёт причин исключения, схема PRISMA. Самый ходовой инструмент для обзоров | есть бесплатный план | rayyan.ai |
| NotebookLM (в интерфейсе Google - Gemini Notebook) | Ответы строго по загруженным вами источникам, с цитатами на конкретные фрагменты | бесплатный доступ | notebooklm.google.com |
| Claude · ChatGPT | Анализ загруженных статей и черновик текста - после того, как источники найдены и проверены | есть бесплатный план | claude.ai · chatgpt.com |
1Не нашёл нужного
Если релевантного фрагмента в подборке нет, модель добирает недостающее из памяти и снова начинает сочинять. Пустая или узкая подборка опаснее, чем кажется.
2Нашёл, но понял не так
Фрагмент по теме, а вывод неверный: цифра из другой подгруппы, потеряно условие, перепутаны группа вмешательства и контроль. Ссылка при этом настоящая - и поэтому ошибку тяжелее заметить.
3Источники спорят
Две статьи говорят разное, модель выбирает одну и не сообщает о конфликте. Для обзора это существенно: вместо диапазона мнений вы получаете один сглаженный вывод.
4Потерялось в середине
Чем больше загружено, тем хуже модель использует информацию из середины контекста. У свойства есть название - потеря середины.
| Ресурс | Что показывает | Ссылка |
|---|---|---|
| Retraction Watch Database | Статус отзыва или исправления. База содержит более 66 тыс. записей и обновляется по рабочим дням. Статья может спокойно лежать в PubMed и быть при этом отозванной | retractiondatabase.org |
| PubPeer | Публичные комментарии после публикации: подделанные изображения, нестыковки в данных. Расширение для браузера подсвечивает комментарии прямо на сайте журнала | pubpeer.com |
| Problematic Paper Screener | Сигналы проблемных текстов: искажённые фразы, следы чат-ботов и другие маркеры. Результаты уже привели к более чем тысяче отзывов. Требует ручной проверки | irit.fr/~Guillaume.Cabanac/ |
| Zotero | Менеджер ссылок со встроенной проверкой по Retraction Watch: предупреждает при добавлении статьи и в момент цитирования по DOI или PMID. Есть плагины PubPeer и Scite | zotero.org |
| Scite | Как другие статьи цитируют работу: поддерживают, оспаривают или просто упоминают | scite.ai |
| Single Citation Matcher | Находит запись PubMed по неполным библиографическим данным | pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/citmatch |
Проверка ссылки за 30 секунд
1. Копируем точное название и ищем статью в PubMed.
2. Не нашлось - Single Citation Matcher по журналу, году, странице и автору.
3. Сверяем метаданные: авторы, журнал, год, том, страницы - полностью, а не примерно.
4. Проверяем статус: отзывы и исправления в Retraction Watch, Crossref и на сайте журнала.
+ DOI - идентификатор статьи, PMID - номер записи в PubMed. Это разные вещи.
+ Ответ того же чат-бота, который дал ссылку, независимой проверкой не считается.
| Раздел | Роль AI | Что проверяет автор | Риск |
|---|---|---|---|
| Введение и обзор | Черновик по заранее отобранным статьям | Каждый тезис и каждую ссылку | средний |
| Методы | Редактура формулировок; описание процедуры - только по протоколу | Точность всех деталей | средний |
| Результаты | Оформление таблиц; исходные значения вводит автор | Цифры и единицы | высокий |
| Обсуждение | Поиск контраргументов и альтернативных объяснений | Баланс интерпретаций | низкий |
| Выводы | Сжатие без добавления новых утверждений | Соответствие результатам | низкий |
| Список литературы | Не генерировать вообще. Только оформление из проверенных записей | Каждую ссылку | высокий |
| Язык и перевод | Редактура и перевод на английский | Термины и смысл | низкий |
Найди слабые места в моей аргументации, альтернативные объяснения и вопросы, которые может задать рецензент.
Вот статья [PDF]. Извлеки: вопрос исследования, дизайн, выборку, вмешательство/сравнение, исходы, главный результат с цифрами и ограничения. Для каждого пункта укажи страницу. Если данных нет - напиши "не указано".
Вот 5 статей [PDF]. Составь таблицу с колонками: автор, год, дизайн, выборка, вмешательство/сравнение, исходы, результат, ограничения. В каждую ячейку добавь номер страницы. Не заполняй пропуски догадками - пиши "не указано".
По этим статьям подготовь абзац для введения - до 150 слов. После каждого проверяемого тезиса поставь ссылку на конкретную статью. Не добавляй факты, которых нет в источниках.
Проверь каждый пункт своего ответа. Для каждого покажи подтверждающий фрагмент текста. Если пункт выведен по смыслу, а не написан в источнике прямо - пометь его как интерпретацию или убери и напиши "не указано".
1AI не может быть автором
Он не несёт ответственности за точность и оригинальность работы, а ответственность - обязательное условие авторства.
2Использование раскрывают
Укажите применение AI в сопроводительном письме при подаче и в рукописи - в подходящем разделе (обычно благодарности).
3AI - не первичный источник
AI-материал нельзя цитировать как первичный источник и включать в список литературы: он не научный источник.
4Отвечает автор
За факты, цитаты и отсутствие плагиата отвечаете вы, а не инструмент.
The authors used [название инструмента и версия] to [задача: language editing / drafting of the introduction / tabulation of extracted data]. All AI-assisted output was reviewed and verified by [кто проверял]; the authors take full responsibility for the content of the manuscript.
План
- Формулируем вопрос и раскладываем его по PICO.
- Собираем запрос и проверяем Search Details; включаем фильтры и смотрим, как меняется число результатов.
- Расширяем выборку через Similar articles и Cited by.
- Загружаем PDF в NotebookLM и строим таблицу сравнения.
- Проверяем метаданные и статус одной ссылки через Single Citation Matcher.
На что смотрим
- Точность. Цифры и формулировки в таблице совпадают с текстом статьи.
- Прозрачность. Для каждого тезиса виден подтверждающий фрагмент.
- Честность. Инструмент явно отмечает, каких данных в статье нет.
Домашнее задание
- Соберите запрос по своей теме и отберите 5 статей.
- Расширьте набор через Similar articles и Cited by - посмотрите, сколько работ добавится.
- Сделайте таблицу сравнения с помощью AI (промпт 2), с указанием страниц.
- Проверьте существование и статус одной ссылки: Single Citation Matcher и Retraction Watch.
Поиск литературы
AI-инструменты для работы со статьями
Проверка статей и ссылок
Стандарты отчётности, правила и этика публикаций
Исследования, на которые опирается лекция
Курс и материалы
Ссылка на аудит выдуманных ссылок (Topaz et al., The Lancet, 2026 с исправлением) в приложении к тексту лектора не указана - при рассылке раздатки добавьте её самостоятельно с сайта журнала. Цифры на слайдах 3, 5 и 12, а также редакция рекомендаций ICMJE проверены на дату занятия; перед повтором лекции обновите их.
Признаки не равны доказательству
AI-редактирование распространено, но признаки не доказывают авторство. Проверяйте содержание статьи и её источники, а не стиль.
Ищем в PubMed, а не в чате
Выборку расширяем через Similar articles, Cited by и списки литературы. Снежный ком закрывает тему за вечер без AI.
Существование ≠ статус
Существование ссылки проверяем в PubMed и Citation Matcher, статус статьи - в Retraction Watch и Crossref. Это два разных вопроса.