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IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
研究文章 Qure.ai 自动分类器针对各种类型结核病患者的大型注释数据库的性能
在结核病肆虐的地区，缺乏训练有素的放射科医生来快速处理 CXR 一直是一个挑战，影响及时诊断和患者监测。结核病患者肺部注释图像的缺乏阻碍了将面向数据的算法应用于研究和临床实践的尝试。结核病门户计划数据库 (TBPP，https://TBPortals.niaid.nih.gov) 是一个全球合作项目，整理了大量最危险、难以治愈的耐药结核病 (DR-TB) 患者病例。TBPP 拥有 1,179 例 (83%) 耐药结核病患者病例，是一个独特的集合，非常适合作为深度学习分类器的试验场。截至 2019 年 1 月，TBPP 数据库包含 1,538 张 CXR，其中 346 张（22.5%）由放射科医生注释，104 张（6.7%）由肺科医生注释，剩下 1,088 张（70.7%）没有注释。Qure.ai qXR 人工智能自动 CXR 解释工具在 TBPP 数据库中 346 张放射科医生注释的 CXR 上进行了盲测。Qure.ai qXR 对空腔、结节、胸腔积液、肺门淋巴结肿大的 CXR 预测与人类专家注释成功匹配。此外，我们还测试了 12 个 Qure.ai 分类器，以确定它们是否与治疗成功率相关（治疗医生提供的信息）。发现十个描述符具有重要意义：异常 CXR（p = 0.0005）、胸腔积液（p = 0.048）、结节（p = 0.0004）、肺门淋巴结肿大（p = 0.0038）、空洞（p = 0.0002）、不透明度（p = 0.0006）、肺扩张（p = 0.0074）、实变（p = 0.0004）、结核病指标（p = < .0001）和纤维化（p = < .0001）。我们得出结论，应用全自动 Qure.ai CXR 分析工具可用于快速、准确、统一、大规模的 CXR 注释辅助，因为它即使对于未用于初始训练的 DR-TB 病例也表现良好。在 TBPP 等不同数据集上测试人工智能算法（包括机器学习和深度学习分类器）对于临床采用的医疗数据分析自动助手至关重要。