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隨著生成式人工智能（generative artificial intelligence）的快速發展，其在醫學研究中的應用日益廣泛。然而，缺乏統一的報告規範已引發對研究透明性、可靠性及學術誠信的關注。因此，由包括中國EQUATOR中心羅旭飛博士和卞兆祥教授在内的國際研究團隊制定了專門用於生成式人工智能工具在醫學研究中使用的報告規範——GAMER（Generative Artificial intelligence tools in Medical Research）清單，於2025年12月發表在國際期刊BMJ Evidence-Based Medicine。

該報告規範的制定嚴格遵循了國際推薦的方法和共識流程。研究團隊首先開展概況性評價（scoping review），隨後進行了兩輪德爾菲調查，並邀請來自26個國家的醫學、人工智能、流行病學、倫理學及期刊編輯等多個領域的51名專家，組織參與多次線上專家共識會議。最終形成的清單包含9個核心報告條目，重點涉及人工智能使用聲明、工具資訊說明、提示詞方法、生成內容核查、數據私隱保護以及人工智能對研究結論的影響等關鍵內容。研究指出，生成式人工智能工具（包括大語言模型和圖像生成模型）可顯著提高論文撰寫、數據提取及數據分析等工作的效率。但若使用不當或未如實報告，可能引發抄襲、結果可信度以及倫理方面的問題和擔憂。GAMER清單旨在確保人工智能工具的使用過程被清晰、完整地報告，從而幫助審稿人、編輯及讀者更好地評估研究結果的質量和可信度。

值得注意的是，該清單並不局限於某一種研究設計，可被用於臨床試驗、系統評價、觀察性研究等多種醫學研究類型。作者團隊建議學術期刊可將GAMER作為人工智能輔助醫學研究的最低報告標準之一，類似於CONSORT-AI和STARD-AI等現有規範的使用，以促進人工智能技術在科學研究中的規範、負責及可信應用。

研究團隊表示，GAMER清單的發布填補了當前生成式人工智能研究報告規範領域的重要空白，預計將在未來人工智能輔助的科研中發揮關鍵作用。後續，研究團隊將通過國際會議、期刊合作及多語言翻譯等方式，在全球範圍內推廣該指南，以提升人工智能時代醫學研究的規範度與可信度。