Использование AI-инструментов для повышения качества научных публикаций через автоматизированный анализ препринтов статей DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-3-32-37

43

Введение. В условиях экспоненциального роста медицинских знаний и публикационной активности критическим фактором становится скорость доведения научных результатов до профессионального сообщества. Оценка длительности процесса рецензирования и публикации в биомедицинских журналах показывает, что значительные задержки часто вызваны не отсутствием научной новизны, а формальными несоответствиями и техническими ошибками в рукописях.

Цель. Разработка и обоснование внедрения автоматизированной системы на основе искусственного интеллекта (AI) для предварительного анализа препринтов (проект Ptolemaea), направленной на снижение процента формальных ошибок и ускорение публикационного цикла.

Материалы и методы. Исследование базируется на принципах Data-Centric AI, наукометрии и компьютерной лингвистике (NLP). Применяемая NLP-модель используется не для генерации текста, а для глубокого структурного и стилистического анализа: выявления нарушений логики IMRAD, несоответствия форматирования, проверки статистических показателей и соблюдения критериев конкретных журналов.

Результаты. Анализ публикационной активности показывает, что средний срок от подачи до принятия статьи варьируется от 50 до 276 дней. При этом до 93,2% ошибок, приводящих к доработкам или отказам, исходят от авторов (оформление, статистика, неполные данные). Представленная технология позволяет авторам выявлять данные недостатки на этапе препринта.

Выводы. Автоматизированный анализ препринтов является эффективным практическим инструментом, снижающим порог вхождения в научную деятельность для молодых ученых и устраняющим рутинизацию процесса подготовки рукописи для опытных врачей-исследователей. Внедрение подобных систем способствует повышению качества научной коммуникации в сфере здравоохранения.