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© 2023 作者 引用为：Marušic´ A. JoGH 关于在学术手稿中使用人工智能的政策。J Glob Health 2023；13：01002。
聊天机器人无法满足作者身份要求，因为它们无法理解作者的角色或对论文负责。聊天机器人无法满足国际医学期刊编辑委员会 (ICMJE) [ 4 ] 的作者身份标准，特别是对手稿的最终批准和对工作负责的要求。聊天机器人无法理解利益冲突声明，也没有签署声明的法律地位。聊天机器人与其创造者没有任何独立关系。他们不能拥有版权。提交稿件的作者必须确保所有被列为作者的人都符合作者身份标准，这显然意味着聊天机器人不应被列为作者。
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部分A。未涵盖实验服务。如果：1。它通常被广泛接受为美国医学实践中的护理标准，并且是针对其意图或使用的条件的安全有效治疗。2。该服务不符合第（a）（1）款中的标准，但是该服务已被证明是根据在美国发表的医学期刊中的同行评审文章中的证据的重量来安全有效的。3。该服务不符合第（a）（2）款中的标准，因为该服务的意图或使用的条件很少，但是该服务已被证明是根据提供或提供服务或相关服务的专家意见的意图的重量或使用的条件来安全有效的。
掠夺性期刊的兴起和兴起以及临床实践，健康和职业的风险：猿人2024悉尼关于掠夺性或PSEU的声明
n 28 – 2024年8月28日，亚太医学期刊编辑协会年会（APAME）在新南威尔士大学纽卡斯尔大学举行。APAME是一个非政府，非党派非营利组织，支持并促进亚太地区的医学新闻业。它提供了一个论坛，以教育和交流思想，并与包括世界卫生组织在内的全球众多组织互动，以实现其使命。今年，Apame发布了《掠夺性或伪期刊和出版商》（Box）的悉尼声明。“掠夺性期刊”可以定义为“积极征求手稿并收取出版物费用，而无需提供强大的同行评审和编辑服务”。1但是，从掠夺性到低质量的出版行为，甚至有信誉的期刊都无法偶尔提供低质量的服务。
CRT 全体会议 - “临床试验的未来
Van Spall 博士在多伦多大学完成了医学和研究生临床培训，并在哈佛大学获得了公共卫生硕士学位。她是医学副教授和心脏病专家，并担任麦克马斯特大学的电子健康主任。Van Spall 博士是加拿大卫生研究院资助的临床试验人员和研究员，专注于心力衰竭、卫生服务和健康差距。她获得了超过 600 万美元的研究经费，赢得了多个研究奖项，并在高影响力的医学期刊上发表了她的研究成果。她是受邀演讲者、媒体记者和编辑委员会成员，积极参与多家高影响力药物期刊和资助机构的同行评审，包括加拿大卫生研究院和加拿大心脏和中风基金会。
医疗保健中的联合机器学习-DR -NTU
联合学习（FL）是一个分布式机器学习框架，鉴于增加了健康数据隐私保护需求，它正在获得吸引力。通过对Healthcare的FL申请进行系统审查，我们确定了截至2023年8月31日，英语的科学，工程和医学期刊的相关文章。在最终分析中，总共有22,693篇文章中，有612篇文章包括612篇文章。大多数文章是概念验证研究，只有5.2％是使用FL的现实生活的研究。放射学和内科是FL涉及的最常见的专业。fl对各种机器学习模型和数据类型都是可靠的，神经网络和医学成像分别是最合并的。我们强调需要解决临床翻译的障碍，并在这个新的数字数据驱动的医疗保健领域评估其现实世界的影响。
营养信息的来源被老年人使用和首选：范围评论
对“种族”差异和种族疾病的研究通常会强调社会状况上的遗传学，这可能是因为某些医学期刊将“种族”的社会“评论”讨论限制为“种族”作为健康的社会决定因素的代理。然而，人类学研究表明，“种族”是社会建构的。从出生前，美国持续的“种族”种族隔离将健康，教育，就业和获得性种族化。我们假设，选择性招募美国军事服务，军事训练和工作的平等机会，并获得了退伍军人管理局的医疗保健，可以减轻因种族化的早期生活剥夺和危害而造成的“种族”差异（即，健康的社会决定因素）。我们检查了老兵地位和医疗保健中最明显的“种族”差异 - 奇妙的肾脏疾病。
在家庭医学出版物中使用人工智能
在历史上执行任务需要人类智能。大型语言模型是AI的最新突破，它允许计算机生成似乎来自人类的文本。大型语言模型涉及语言生成，而更广泛的术语生成AI也可以包括AI生成的图像或数字。chatgpt是最早，最广泛使用的LLM型号之一，但其他公司也开发了类似的产品。大语言模型学会在大规模文本训练数据库中对单词序列进行多方面分析，并使用复杂的概率模型生成新的单词序列。该模型具有随机的组件，因此对完全相同提示的响应多次提交将无法识别。大型语言模型可以生成看起来像医学期刊文章的文本，以响应提示，但是文章的内容可能准确也可能不准确。
2025饮食指南咨询委员会披露
除了《联邦道德法律和法规》规定的要求外，委员会成员还自愿披露可能与国际医学期刊编辑委员会定义的委员会科学审查内容有关的关系，活动和利益。“相关”是指与营利性或非营利性第三方的任何关系，其利益可能会受到委员会报告内容的影响。这些披露代表了对透明度的承诺，不一定表明偏见。委员会共同努力审查有关饮食和健康的证据并提供建议。委员会的决定是集体的，因此，委员会正在共同提供其披露。当多个成员报告与同一实体的关系时，括号中注明了具有该关系的成员总数。披露反映了过去12个月。
年龄与机器——大型语言模型对认知障碍的敏感性：横断面分析
自 2022 年底 ChatGPT 首次发布供免费在线使用以来，医学期刊上发表了无数研究，将人类医生的表现与这些超级计算机的表现进行了比较，这些超级计算机已经在人类已知的所有文本语料库上进行了“训练”。尽管大型语言模型有时会出错（例如，引用不存在的期刊文章），但它们在一系列医学考试中表现出色，在传统医学培训不同阶段的资格考试中得分超过人类医生。3 4 其中包括在欧洲核心心脏病学考试中胜过心脏病专家、在内科委员会考试中胜过以色列住院医师、在土耳其（理论）胸外科考试中胜过土耳其外科医生、在德国妇产科考试中胜过德国妇科医生。4-7 令我们非常痛心的是，它们甚至在神经病学委员会考试中胜过像我们这样的神经科医生。8
人工智能的法律性质法律...
抽象的 。人工智能应用领域广泛，对人与人之间的社会关系产生着深刻影响，传统民法规范对人工智能的规制表现出法律滞后。人工智能法律性质的界定进一步决定了其法律保护的方法和规制模式。本文分析比较了人工智能作为法律客体、法律主体、法律拟制主体三种可能性的优缺点。作者从功能的角度考察人工智能权利义务理论，尝试提出将人工智能认定为法律主体的思路并阐释与此相关的法律规范优势。关键词：人工智能 民法 法律主体 法律客体 法律拟制 法律地位 法律规制 引文：魏德鹏。人工智能的法律性质//北高加索法律公报。 2024.第3期。第69-76页。 https://doi.org/10.22394/2074-7306-2024-1-3-69-76。医学期刊