一個國際研究團隊開發出一款名為
INSPECT-SR的新工具，可有效識別存在嚴重可信度問題的隨機對照試驗（RCTs），包括欺詐性研究。 該工具的最終版本已發佈在預印本平臺medRxiv上。
該工具由來自曼徹斯特大學的Jack Wilkinson博士聯合科羅拉多大學安舒茨醫學校區及全球非營利組織Cochrane，帶領150多位誠信與健康研究專家組成的國際團隊開發。 Cochrane是全球領先的健康系統綜述出版機構。
研究團隊指出，近年來系統綜述中引用的RCT研究可信度問題日益突出。 部分研究存在重大技術錯誤，但更多被證實為學術造假。 僅2023年，據《自然》雜誌統計，全球期刊撤稿超過1萬篇，其中大量論文引用了問題RCT數據。
Wilkinson博士警告，問題試驗可能導致醫學研究數據失真、新藥研發受阻和學術成果聲譽受損。 INSPECT-SR不僅能檢測論文工廠批量偽造的研究，還可發現無意識造成的重大錯誤。 該工具通過四大領域的21項核查指標進行評估：
- 出版后警示與撤稿記錄
- 研究實施規範與透明度
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- 文本圖像一致性
- 數據矛盾與統計錯誤
典型案例包括曾引發爭議的伊維菌素新冠療效研究。 美國、英國及歐盟衛生機構證實相關試驗數據造假，後續高品質研究顯示其療效甚微。 另一案例涉及英國國家健康與護理卓越研究所（NICE）撤銷對胎兒枕設備的推薦，該設備曾用於剖腹產輔助，但在三項支援性臨床研究被撤稿後政策發生逆轉。
該工具在脊柱疼痛治療領域同樣發揮作用，認知行為療法和運動療法的多項試驗因數據異常被撤稿，直接影響臨床指南制定。 Wilkinson強調：「系統綜述傳統上缺乏甄別欺詐研究的手段，但這類研究常被無意納入綜述，而系統綜述本身直接影響醫療政策制定。 "
研究團隊特別指出，雖然當前學術造假多為個體行為，但AI技術的普及可能加劇這一問題。 目前INSPECT-SR已獲Cochrane採用，未來計劃開發AI輔助系統擴展檢測範圍至其他研究類型