Дастурҳои клиникӣ, қарорҳои бақайдгирии доруҳо ва протоколҳои нигоҳубини беморони саратон бештар ба гузоришҳои нашршудаи озмоишҳои тасодуфии назоратшаванда такя мекунанд. Аз ин рӯ забони мақолаҳои онкологӣ танҳо масъалаи услуб нест: усул, натиҷа, маҳдудият ва маънои клиникӣ бояд дақиқ расонда шаванд.

Ин таҳқиқот месанҷад, ки пас аз дастрас шудани ChatGPT ва дигар моделҳои бузурги забон дар охири соли 2022 дар забони мақолаҳои RCT-и онкологӣ тағйири ченшаванда ба вуҷуд омадааст ё не. Дар PubMed 21.392 мақолаи солҳои 2019 то майи 2026 таҳлил шуда, 2019-2022 ҳамчун давраи пеш аз LLM ва 2023-майи 2026 ҳамчун давраи баъд аз LLM ҷудо карда шудааст.

Муаллифон 34 ибораи қолабии англисиро пешакӣ интихоб карданд, ки дар таҳқиқоти пешин баъди паҳншавии LLM дар адабиёти биотиббӣ зиёдтар дида шуда буданд. Барои 10.483 нашрия матни пурра аз PubMed Central ва барои 10.909 нашрия танҳо унвон ва хулоса истифода шуд. Матн ба ҳарфҳои хурд табдил дода шуда, мувофиқати дақиқи зерсатрҳо шумурда шуд.

Дар давраи баъд аз LLM миёнаи ин ибораҳо ба ҳар нашрия 0,96 ва дар давраи пеш аз LLM 0,65 буд. Фарқи мутлақ 0,31 ибора ба ҳар мақола ва афзоиши нисбӣ тақрибан 48% аст. Натиҷа оморӣ муҳим аст, вале андозаи таъсир r=0,10 буда, хурд ҳисоб мешавад.

Аз рӯйи солҳо миёна аз 0,45 дар соли 2019 то 1,13 дар соли 2025 боло рафт. Арзиши солҳои 2022 ва 2023 ҳар ду 0,76 буд; муаллифон инро бо таъхири навиштан, доварӣ ва нашр шарҳ медиҳанд. Дар соли 2026 танҳо маълумоти то моҳи май дохил шудааст ва миёна 1,05 мебошад.

Дар мақолаҳои дорои матни пурра тағйири мутлақи калонтарин дар бахши муҳокима пайдо шуд: аз 0,88 то 1,23, яъне +0,35. Дар бахши усулҳо афзоиш танҳо аз 0,08 то 0,11 буд. Ин тақсимот бо фикри он мувофиқ аст, ки матнҳои шарҳӣ ва синтезӣ нисбат ба қисмҳои методӣ барои кӯмаки LLM бештар мувофиқанд.

Бо вуҷуди ин, таҳқиқот муайян карда наметавонад, ки ягон мақолаи мушаххас бо AI навишта шудааст. Ин ибораҳоро одамон низ истифода мекунанд. Тағйир метавонад аз LLM, муҳаррирони забонӣ, зиёд шудани муаллифони ғайрианглисзабон, қоидаҳои маҷаллаҳо ё тағйири умумии услуби илмӣ бошад.

Хулоса чунин аст: баъди дастрас шудани моделҳои бузурги забон, дар сатҳи популятсия дар забони гузоришҳои RCT-и онкологӣ тағйири хурд, вале ченшаванда дида мешавад. Ин далели истифодаи AI дар мақолаи инфиродӣ, қонуншикании ахлоқӣ ё нодурустии натиҷаҳои тадқиқот нест.

Масъалаи асосии таҳқиқот чист?

LLM метавонад барои ислоҳи забон, ҷамъбаст, сохтани параграф, навиштани муҳокима, такмил додани унвон ва ҳатто код истифода шавад. Ин ҳам имкони беҳтар кардани навиштани илмиро медиҳад ва ҳам масъалаи шаффофият ва дурустиро ба миён меорад.

Моделҳо метавонанд матни равон, вале дорои манбаи сохта, омори хато ё тафсири аз ҳад зиёд эҷод кунанд. Агар истифода ошкор нашавад, муҳаррир ва хонанда намефаҳманд, ки кадом қисм натиҷаи муҳокимаи инсон ва кадом қисм натиҷаи истеҳсоли автоматӣ аст.

Саволи маҳдуди ин таҳқиқот ин аст: оё баъди дастрас шудани LLM истифодаи 34 ибораи қаблан бо навишти биотиббии LLM-монанд алоқаманд дар RCT-и онкологӣ зиёд шудааст?

Чаро маҳз RCT-и онкологӣ?

Озмоишҳои тасодуфии назоратшаванда барои тасдиқи таъсири мудохилаҳо дар тиб муҳиманд. Дар онкология онҳо ба иҷозати дору, дастурҳои табобат, интихоб кардани гурӯҳҳои бемор, арзёбии зиндамонӣ, заҳролудӣ ва қарорҳои пардохти системаи тандурустӣ таъсир мерасонанд.

Аз ин сабаб, тағйири забон дар чунин жанр арзиши махсус дорад. Аммо тағйири забон маънои нодуруст будани маълумоти клиникиро надорад; тадқиқот сифати randomization ё натиҷаи беморонро насанҷидааст.

Кorpus-лингвистика чӣ маъно дорад?

Кorpus-лингвистика истифодаи забонро дар маҷмуаҳои калон ва систематикӣ меомӯзад. Ба ҷойи ҳукми субъективӣ, ки «ин мақола ба AI монанд аст», басомади воҳидҳои пешакӣ таъиншуда дар ҳазорон матн ҳисоб карда мешавад.

Бартарӣ такроршавандагӣ ва андозаи калон аст; маҳдудият он аст, ки намунаи забонӣ равиши воқеии навиштанро мустақим нишон намедиҳад. Як ибора метавонад ҳам инсонӣ ва ҳам LLM-ӣ бошад.

Маҷмуаи додаҳо чӣ гуна сохта шуд?

Истилоҳҳои MeSH-и марбут ба онкология бо филтри PubMed барои randomized controlled trial якҷо карда шуданд. Ҷустуҷӯ тавассути NCBI E-utilities моҳи майи 2026 иҷро шуд ва солҳои 2019-2026-ро фаро гирифт. Барои пешгирии мушкилоти саҳифабандии зиёда аз 10.000 сабт ҳар сол ҷудогона ҷустуҷӯ шуд.

Дар маҷмӯъ 21.392 нашрия гирифта шуд: 11.345 нашрия дар давраи 2019-2022 ва 10.047 нашрия дар давраи 2023-майи 2026. 10.483 нашрия матни пурра дошт ва 10.909 нашрия танҳо бо унвон ва хулоса таҳлил шуд.

Чаро соли 2022 ба давраи пеш аз LLM дохил шуд?

ChatGPT моҳи ноябри 2022 оммавӣ шуд, аммо аксари мақолаҳои соли 2022 пештар навишта, фиристода ва доварӣ шуда буданд. Барои ҳамин 2022 пеш аз LLM ҳисоб шудааст. Ин тасниф дар сатҳи мақолаи инфиродӣ комилан дақиқ нест.

34 ибораи таҳлилшуда

Рӯйхат ибораҳое чун it is important to note, plays a crucial role, further research is needed, highlights the importance, valuable insights, pave the way, robust framework, notably, in conclusion, collectively ва of note-ро дар бар мегирад. Ягонтои онҳо далели ягонаи истифодаи AI нест.

Натиҷаи асосӣ

Миёнаи истифода аз 0,65 ба 0,96 афзуд. Фарқ бо Mann-Whitney U муҳим буд: U=51.334.465, Z=-14,56, p<0,001, r=0,10. Бо намунаи хеле калон фарқи хурд низ метавонад p-и хеле хурд диҳад; аз ин рӯ натиҷа бояд бо фарқи 0,31 ва r=0,10 хонда шавад.

Таҳлили бахшҳо

Дар бахши муқаддима тағйири нисбӣ 69%, дар усулҳо 38%, дар натиҷаҳо 45%, дар муҳокима 40% ва дар хулоса 50% буд. Аммо аз нигоҳи фарқи мутлақ муҳокима муҳимтар аст: +0,35 ибора ба ҳар мақола.

GRIM чӣ нишон дод?

GRIM мутобиқати миёнаҳои гузоришшудаи шкалаҳои бутунро бо ҳаҷми намуна месанҷад. Танҳо 48 аз 21.392 нашрия барои ин санҷиш мувофиқ буданд; дар 29-тои онҳо номувофиқӣ ёфт шуд. Фарқи давраҳо муҳим набуд: Z=-1,72, p=0,085. Азбаски танҳо 0,2% нашрияҳо мувофиқ буданд, ин таҳлил қудрати паст дорад.

Маҳдудиятҳо

• Сабабият исбот намешавад.
• Рӯйхати ибораҳо дар маҷмуаи маълум бо AI-навишти онкологӣ санҷида нашудааст.
• Ибораҳо ба инсон низ хос буда метавонанд.
• Танҳо 49% нашрияҳо матни пурра доштанд.
• Дарозии матн ба шумориш таъсир мерасонад.
• Соли 2026 пурра нест.
• Тафсилоти регрессия дар PDF пурра дода нашудааст.
• Код ва додаҳо дар анбори кушода пешниҳод нашуда, танҳо бо дархости асоснок дода мешаванд.

Таҳқиқот чӣ мегӯяд?

• Дар RCT-и онкологӣ баъди 2022 истифодаи миёнаи 34 ибора зиёдтар аст.
• Фарқ оморӣ муҳим, вале андозаи таъсир хурд аст.
• Баландшавӣ махсусан дар солҳои 2024 ва 2025 намоён аст.
• Муҳокима бахши бо фарқи мутлақи калонтарин мебошад.

Таҳқиқот чӣ намегӯяд?

• Мақолаи мушаххас бо AI навишта шудааст.
• Муаллиф ахлоқан қоидавайронӣ кардааст.
• Натиҷаҳои RCT-и онкологӣ нодуруст шудаанд.
• Ин таҳқиқот детектори AI сохтааст.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Ин матн ба кори Amina Silva ва Vanessa Silva e Silva бо номи “Temporal Linguistic Shifts in Oncology Randomized Controlled Trials Following Large Language Model Availability: A Corpus Analysis of 21,392 Publications” асос ёфтааст. Муаллифон ба Brock University School of Nursing, Канада вобастаанд.

Ин кори клиникӣ ё RCT нав нест; таҳлили ретроспективии матнҳои нашршуда мебошад. Он дар SSRN ҳамчун preprint нашр шуда, “This preprint research paper has not been peer reviewed” мегӯяд. Аз ин рӯ натиҷаҳо ба арзёбии мустақил ниёз доранд.

Муаллифон хабар додаанд, ки Claude танҳо барои кӯмак ба таҳияи коди ҷамъоварии додаҳо истифода шудааст, на барои навиштан, таҳлил ё тафсири мақола. Натиҷаҳои ин мақола далели истифодаи AI дар ягон нашрияи инфиродӣ ё далели беэътимодии тадқиқоти онкологӣ нестанд.