Image fraud in nuclear medicine research.
研究背景
核医学图像数据对诊断和治疗创新研究至关重要，真实性是关键。但随着AI发展，图像欺诈难靠视觉检查发现，威胁科研可信度。为了解核医学研究人员对图像欺诈的看法、经历及对预防措施的态度，开展此次调查。
方法速览
采用前瞻性调查研究，邀请2021 - 2024年间在三大核医学期刊发表文章的通讯作者参与。问卷涵盖个人职业信息、对图像伪造压力感受、参与和目击情况、对普遍性看法、原因及对预防措施有效性评估。数据用描述性统计和多变量分析。
主要发现
- 图像选择性呈现最常见：39名（13.7%）受访者五年内参与医疗图像伪造，110名（38.7%）目睹同事造假。最常见操纵形式是“Cherry - Picking”（选择性呈现非代表性图像），占48.3%，会导致研究结果偏倚。
- AI伪造图像值得关注：仅3名（1.1%）受访者承认用AI伪造图像出版，8名（2.8%）目睹同事这样做。虽目前较少，但AI生成逼真虚假图像可能逃避审查。
- 压力和竞争是主因：30.3%受访者认为发高影响力期刊压力是主因，23.4%提到竞争资金和职位，22.5%认为期望生成吸引人图像也是重要因素。
- 现有预防措施效果不佳：多数受访者认为期刊政策、同行评审和机构指南效果不佳，15.8%认为完全无效，42.3%认为不太有效，仅3.2%认为非常有效。
总结展望
本研究首次系统探讨核医学研究人员对图像欺诈的看法和经历，提出预防措施建议，为制定政策提供依据。但存在局限性，如自我报告、样本选择、响应率和问题解释等方面的偏差。未来需采取更有力措施保障图像真实性，如严格期刊政策、增加认识讨论、采用AI检测工具等。