发表机构
Weill Cornell Medicine; Columbia University（威尔康奈尔医学院; 哥伦比亚大学）
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该研究针对常被当作检测问题的大语言模型辅助写作，分析69209篇健康信息学论文发现其关联更聚焦呈现等特征，主张应从学术质量而非工具使用角度评估手稿。
AI 中文摘要
大语言模型辅助写作常被视为一个检测问题，因其引发了关于清晰度、完整性、公平性及评估的疑问。对69209篇健康信息学论文的分析显示，这种写作方式与更聚焦的呈现、更广泛的引用实践以及更全球分布的作者群体相关。这些模式虽未证明其能产出更优质的科研成果，但支持通过学术质量与问责度而非工具使用来评估手稿。
英文摘要
LLM-assisted writing is often treated as a detection problem, as it raises questions about clarity, integrity, equity, and evaluation. An analysis of 69,209 Health Informatics papers links it to more focused presentation, broader citation practices, and more globally distributed authorship. These patterns do not prove better science, but they support evaluating manuscripts by scholarly quality and accountability rather than by tool use.
