AIで書いた原稿を提出前に点検します

生成AIで下書きを作った原稿には、独特の壊れ方があります。 ・実在しない文献が引用されている ・引用はあるが、その論文にそんなことは書いていない ・本文と表と抄録で数字が合っていない ・体裁は整っているのに、中心の主張がない これを、上司や共著者に渡す前に見つけます。 ■ 見る範囲（7領域） 1 内部整合性　抄録・本文・図表説明での数値や記述の食い違い 2 用語と数値　略語の統一、単位、日数、患者背景の数字のブレ 3 開示事項　　著者資格、COI、倫理・同意、データ共有、AI利用開示 4 投稿規定　　字数、図表数、文献数、文献形式、原稿種別 5 識別情報　　施設名、実名、年月日、IDの残存 6 強すぎる主張　first / unique / novel / only 等の根拠 7 査読者が突く弱点　結論への飛躍、limitationの誠実さ、比較の公平性 あわせて、引用文献の実在・撤回・書誌を1本ずつ照合します。 ■ 返すもの 直した原稿と、何をどう直したかの一覧をお返しします。直したところは 出す前に直すところ／直しておきたいところ／お任せするところに分けます。 最終判定はあなたが行います。 ■ 事実は足しません 原稿にない症例情報が要るところは空欄でお返しします。発症からの期間や 同意の有無のように、ご本人にしか分からないものは推測で埋めません。 ■ 3つに分けて書きます 確信していること／推測にとどまること／こちらでは確認できなかったこと。 混ぜません。照合できなかったものを「問題なし」にはしません。 ■ AIを使ったこと自体は問題にしません 使うかどうかではなく、出す前に何を確認したかが問題です。 何を消してから送るべきかも、あわせてお伝えします。 ■ 対象と分量 和文8,000字または英文3,000語まで。症例報告・原著・学会抄録が対象です。 ■ しないこと ・原稿にない事実の補完 ・投稿や提出の代行 ・語学的な英文校正は扱いません（論理と主張の強さは見ます） ・統計解析は行いません ・採択や合格は保証しません ・氏名・患者ID・生年月日・実日付・施設名が残る原稿は受け取りません ・専門医試験や制度上の提出文書は扱いません ■ 私について 外科専門医。筆頭6編、学会発表20回。