人工智能在骨科外科住院医师申请中的使用趋势

《JBJS Open Access》：Trends in Artificial Intelligence Usage in Orthopaedic Surgery Residency Applications

该研究分析了2022-2025年骨科住院医师申请中AI的使用情况，发现推荐信的AI生成率显著上升（5.6%→17.8%），而个人陈述的AI使用率下降（65.2%→43.5%），但重复率无变化，提示AI工具在推荐信中的渗透加剧，而申请者更谨慎使用AI在个人陈述中。

　　近年来，人工智能（AI）技术的快速发展和普及，使得越来越多的用户，包括医疗从业者，开始在学术和职业环境中使用这些工具。特别是在2022年11月OpenAI推出ChatGPT之后，AI技术的使用率迅速上升，不仅在学术界受到关注，也在医疗领域引发了广泛讨论。这一趋势进一步被微软Copilot和谷歌Bard等生成式AI模型的发布所推动，使得这些工具更加容易获得和使用。

医疗教育和职业发展中的一个重要环节是住院医师申请过程，其中个人陈述（PS）和推荐信（LOR）作为评估申请人的重要材料，通常用于展示申请人的经历、技能和动机。然而，随着AI工具的广泛应用，这些材料的撰写方式也发生了变化，这引发了关于AI在申请过程中使用情况的研究。本研究旨在评估AI和抄袭在骨科手术住院医师申请中的使用情况，分析了2022至2023、2023至2024以及2024至2025三个申请周期中提交的LOR和PS，并探讨了这些变化背后的原因。

在研究方法上，所有LOR和PS均经过去标识化处理，并由不参与研究的评审人员上传至专门的AI检测平台。该平台能够识别AI生成的语言和抄袭内容，并提供相应的评分。根据平台的评分标准，AI生成的内容被赋予0分，而完全由人类撰写的文本则被赋予100分。抄袭则通过计算文本中抄袭的字数占总字数的比例来评估。研究团队对每个申请周期的LOR和PS进行了统计分析，包括AI使用率和原创性评分，并对抄袭情况进行了比较。

研究结果显示，在2024至2025申请周期中，LOR中AI使用率显著上升，达到17.8%，相较于2023至2024（5.0%）和2022至2023（5.6%）两个周期，这一变化具有统计学意义（p < 0.001）。同时，LOR的原创性评分也显著下降，从2022至2023周期的97.7%降至2024至2025周期的92.4%（p < 0.001）。相比之下，PS中AI使用率呈现下降趋势，2024至2025周期中AI使用率仅为43.5%，低于2023至2024周期的60.3%和2022至2023周期的65.2%（p = 0.031）。尽管AI使用率在PS中有所下降，但仍然有超过40%的申请人使用AI来撰写或修改他们的个人陈述。而抄袭评分在LOR和PS中均未表现出显著变化（p = 0.28 和 p = 0.39），说明抄袭现象在这些材料中相对较少。

LOR和PS作为申请材料中最具个人色彩的部分，通常能够反映申请人的专业素养、个性特点以及职业动机。然而，随着AI工具的广泛应用，这些材料的撰写方式也发生了变化，一些申请人可能依赖AI来生成或修改内容，以提高效率或改善表达。这种趋势可能对申请材料的评估产生影响，因为AI生成的内容虽然在语法和结构上可能更加规范，但在情感表达和个性化方面可能缺乏深度。

在讨论部分，研究指出，LOR中AI使用率的上升可能反映了申请人和推荐人对AI工具的接受度不断提高。然而，这一趋势也引发了对申请材料真实性和评价价值的担忧。推荐信的主要目的是让推荐人能够真实地评价申请人的能力和潜力，而AI生成的文本可能无法准确反映申请人的独特经历和个性。此外，个人陈述作为展示申请人动机和职业目标的重要工具，其内容应当体现申请人的真诚和独特性。虽然AI可以用于修改和润色，但过度依赖可能导致个人陈述缺乏真实情感和个性化表达。

同时，研究还发现，PS中AI使用率的下降可能与申请者对AI工具的使用态度发生变化有关。一些申请人可能更加重视个人陈述的真实性，因此倾向于使用AI进行辅助编辑，而不是完全依赖AI生成内容。此外，电子住院医师申请服务（ERAS）引入了新的认证要求，要求申请人确认其个人陈述不是由AI生成的，这可能对申请者的行为产生影响，促使他们更加谨慎地使用AI工具。尽管如此，研究仍然发现超过40%的申请者在使用AI撰写或修改个人陈述，这表明AI工具在医疗申请中的使用仍然较为普遍。

随着AI技术的不断进步，其在医疗申请中的使用情况可能会继续演变。住院医师选拔委员会需要关注这些变化，并制定相应的指导方针，以确保申请材料的真实性和有效性。此外，研究也指出，由于研究仅限于单一机构，其结果可能无法完全推广到其他骨科手术住院医师项目。同时，研究使用的AI检测工具仅有一种，未来可能需要使用多种工具进行交叉验证，以确保结果的准确性。此外，研究未能分析AI使用对申请材料可信度的具体影响，因此未来的研究可以进一步探讨这一方面。

总体而言，AI在医疗申请中的使用情况呈现出明显的差异，推荐信的AI使用率上升，而个人陈述的AI使用率下降。这种变化可能反映了申请者和推荐人对AI工具的态度和使用方式的转变。随着AI技术的进一步发展，住院医师选拔委员会需要更加关注这些变化，并采取适当的措施，以确保申请材料的真实性和有效性。此外，研究还强调了AI工具在医疗教育和职业发展中的双刃剑效应，既可能提高效率，也可能影响材料的个性化和真实性。因此，如何在使用AI工具的同时保持申请材料的真实性和独特性，成为了一个值得深入探讨的问题。