Появление общедоступных больших языковых моделей (LLM) с конца 2022 года вызвало широкую обеспокоенность по поводу использования ИИ в научных публикациях. Онкологические рандомизированные контролируемые исследования (РКИ) служат основой для клинических рекомендаций по лечению рака и регуляторных решений во всем мире, поэтому важно понимать, произошли ли измеримые изменения в публикациях после появления LLM.

Был проведен ретроспективный корпусно-лингвистический анализ 21 392 онкологических РКИ, проиндексированных в PubMed между 2019 и 2026 годами. Исследования были стратифицированы на эру до-LLM (2019–2022; n=11 345) и эру после-LLM (2023–2026; n=10 047). Полный текст был получен для 10 483 работ (49,0%) через PubMed Central; для остальных использовались аннотации.

Первичной конечной точкой была частота 34 формульных фраз, которые в исследованиях вычислительной лингвистики были выявлены как непропорционально распространенные в биомедицинских текстах эры после-LLM. Вторичной исследовательской конечной точкой было применение GRIM-теста для оценки нарушений в представлении численных данных.

Публикации эры после-LLM содержали значительно больше формульных фраз, чем работы до-LLM:

• Среднее значение: 0,96 (SD 1,50) против 0,65 (SD 1,14)
• U=51 334 465, Z=−14,56, p<0,001; r=0,10

Увеличение было последовательным как в подгруппах полных текстов, так и только аннотаций, и было наибольшим в разделах обсуждения (среднее 1,23 против 0,88; +40%).

Анализ по годам показал прогрессивное увеличение с 2019 года (среднее 0,45) до 2025 года (среднее 1,13). Результаты GRIM-теста были ограничены доступностью данных (48 работ; нулевой результат, p=0,085).

Публикации онкологических РКИ демонстрируют статистически значимое, прогрессивное увеличение формульных лингвистических паттернов, временно связанное с широкой доступностью LLM. Хотя эти результаты не могут подтвердить использование ИИ в отдельных работах, они выявляют измеримые популяционные изменения в представлении результатов исследований.

Данные находки имеют важные последствия для редакционной политики, стандартов раскрытия информации и целостности доказательной базы в онкологии. Необходимо разработать четкие руководящие принципы для использования LLM в научном письме, особенно в области, где результаты исследований напрямую влияют на клинические решения и жизни пациентов.