护理学术评审者对人工智能辅助同行评审的看法：伦理挑战与接受度

人工智能在护理学术同行评审中的伦理挑战与实践路径。本研究通过15国护理审稿人的半结构化访谈，揭示AI工具提升效率的同时引发算法偏见、透明度缺失及审稿人自主权受损等伦理风险，提出需建立AI治理框架并加强审稿人AI素养培训。

　　

摘要

研究目的

本研究旨在探讨护理学术评审者在人工智能（AI）融入同行评审过程中的看法、经验及伦理考量，重点关注其接受程度以及对护理期刊政策的影响。

研究设计

本研究采用定性描述性设计方法，基于解释主义视角进行，并按照COREQ检查表进行报告。

研究方法

通过滚雪球抽样方法，从四个国家（沙特阿拉伯、埃及、澳大利亚和美国）招募了15名护理学术评审者。2025年1月至3月期间，通过Zoom视频会议进行了半结构化访谈。访谈采用阿拉伯语或英语进行，内容被逐字记录并酌情翻译，随后运用Braun和Clarke提出的六阶段框架进行主题分析。

研究结果

研究得出五个主要主题：AI的潜在益处（效率提升、公平性增强和工作量减少）、伦理问题（透明度、偏见和数据隐私）、对评审者自主性和判断力的影响、对AI采用的不同态度，以及明确指导方针和培训的必要性。参与者表现出谨慎的乐观态度，认为虽然AI工具可以提高评审的一致性并减轻行政负担，但也会引发复杂的伦理问题，且不应取代人类的判断力。

结论

AI融入同行评审流程既带来了机遇，也带来了伦理挑战。本研究中的护理学术评审者认可AI在辅助常规工作方面的作用，但仍担忧算法偏见、透明度以及其对学术独立性的影响。合理采用AI需要制定完善的政策并开展能力建设措施。

对护理实践和政策的启示

为维护学术诚信，护理期刊和学术机构应建立透明的AI管理框架，投资于评审者关于负责任使用AI的培训，并确保人类判断在同行评审中的核心地位。这些措施对于确保AI能够提升而非损害全球护理研究的质量和伦理标准至关重要。

利益冲突

作者声明与本研究无关的任何利益冲突。