融媒体时代背景下医学期刊提升办刊质量的AI化应用及思考

【摘要】 传统医学期刊以纸媒形式出版，其存在出版周期长、人工送审运行过程慢、传播范围和形式受限等问题。医学期刊出版正面临传统媒体与新兴媒体相互融合阶段，数字化技术已经在医学期刊中从内容采编、内容生产、网刊发布、内容推送等各个环节得到初步应用。随着通用人工智能（AI）的发布，融媒体和AI大模型对医学期刊出版全过程产生了深远的影响。数字出版服务平台化、内容结构化、业务流程智能化和一体化正在成为新的趋势。AI大模型强大的算力为医学学术出版数字化转型带来了诸多机遇，如提高作者写作能力，协助审稿专家审理稿件，优化编辑加工、审校、出版流程等，同时AI大模型也带给医学期刊数字出版诸多挑战，如AI参与创作使编校难度增大、需要加强出版融合人才培养、存在潜在侵权问题和导向问题、产生著作权署名问题及医学伦理道德问题、增加数字生产技术要求等。面对这样的机遇与挑战，本文提出几点对医学学术出版数字化转型应对策略的思考，如增强对作者、读者的服务意识，与作者、审稿专家进行有效沟通；拥抱AI技术，积极应对AI。总之，在融媒体时代背景下，提升医学期刊办刊质量任重道远，要始终以内容为根本，以技术为支撑，以融合为契机，增强学术传播效力，提高期刊学术影响力。

【关键词】 数字化技术；融媒体；学术期刊；编辑与出版；新质生产力；人工智能；算法；算力；大数据

中图分类号 G238 文献标识码 A 文章编号 1671-0223（2024）15--04

Application and reflection of artificial intelligence in enhancing the quality of medical journals in the converging media era Liu Ying， Wu Di， Chen Jie. Editorial Department of Chinese Pediatrics of Integrated Traditional and Western Medicine， Liaoning Vocational College of Medicine， Shenyang 110101， China

【Abstract】 Conventional medical journals are typically published in hard copy format， resulting in challenges such as lengthy publication cycles， sluggish manual review procedures， and restricted distribution in terms of range and formats. Currently， medical journal publishing is experiencing a phase of integration between traditional and emerging media， with digital technology being preliminarily applied to various aspects of medical journal publishing， such as content collection， production， online publication， and content distribution. With the emergence of general artificial intelligence （AI）， converged media and AI large models have had a profound impact on the entire process of medical journal publishing. Digital publishing services are becoming more platform-based， content is becoming more structured， business processes are becoming more intelligent， and integration is becoming a new trend. The powerful computing capabilities of AI large models offer many opportunities for the digital transformation of medical academic publishing， such as improving authors' writing abilities， assisting review experts in reviewing manuscripts， optimizing editing， proofreading， and publishing processes. However， AI large models also bring many challenges to digital publishing of medical journals， such as increased difficulty in editing due to AI involvement in creation， the need to strengthen the training of talents for publishing integration， potential copyright infringement and guidance issues， issues related to authorship attribution and medical ethics， and increased requirements for digital production technology. To address these opportunities and challenges， this article proposes several strategies for the digital transformation of medical academic publishing， such as enhancing service awareness for authors and readers， effective communication with authors and review experts， embracing AI technology， and actively responding to AI. In conclusion， in the context of the converged media era， improving the quality of medical journal publication is a long and arduous task. It is essential to always focus on content， rely on technology， seize the opportunity for integration， enhance academic communication effectiveness， and increase the academic influence of journals.

【Key words】 Digital technologies; Multimedia integration; Academic journals; Editing and publishing; New qualitative productivity; Artificial intelligence; Algorithm; Computing power; Big data

随着互联网的普及与深入应用，医学期刊出版由传统的印刷出版向数字出版转化。当前，医学期刊出版正面临传统媒体与新兴媒体相互融合、相互促进、共同发展的全新阶段。数字化技术对医学期刊的发展起着越来越重要的作用。大数据、云计算、人工智能（artificial intelligence，AI）、文本及数据挖掘[1]等先进技术持续推动医学学术出版行业发展，已经成为期刊出版不可或缺的基础和支撑。

医学期刊是医学研究成果的重要传播途径，对推动医学科学发展、促进医学学术交流具有重要作用。传统医学期刊以纸媒形式出版，其存在出版周期长、人工送审运行过程慢、传播范围和形式受限等问题，限制了医学研究成果的快速传播及其成果转化。出版机构迫切希望能通过应用新技术来提高办刊效率，增强期刊学术质量，促进学术内容传播，提升期刊学术影响力。

1 数字化技术在医学期刊中的应用现状

2023年9月，习近平总书记在黑龙江考察时首次提出“新质生产力”的概念，该论述为新时代新征程加快科技创新、推动高质量发展提供了科学指引[2]。新质生产力的特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力。当前以数字化技术为基础产生的新质生产力主要表现为数字生产力，其在互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等领域正在加速创新[3]。

大数据产业作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑[4]。大数据时代的信息技术革命，信息环境与数据端口的变革，海量图像、语音文本融合态数据的出现，伴随着计算机芯片算力的提高，给AI带来爆发式的发展，尤其在2023年ChatGPT发布以来，对世界各行各业都产生了深远的影响。知识获取不只是通过搜索引擎去搜索或通过翻阅书本，还可通过直接问答对话的形式来获取知识。融媒体和AI大模型[5]对医学期刊出版全过程产生了深远的影响，具体包括内容采编、内容生产、网刊发布、内容推送4个环节。

1.1 内容采编

期刊传统的稿件处理方式是信件邮寄和E-mail发送。随着数字化技术的发展，期刊稿件投审稿系统应运而生，为作者投稿、编辑加工和专家审稿提供全方位服务，实现期刊稿件采集、学术不端检测、编辑部审稿、专家同行评议、稿件退修、稿件录用、编辑加工、文章发布及传播等业务流程的智能化远程管理。

1.1.1 作者服务方面 期刊稿件投审稿系统实现作者向导式投稿，简单方便、易于操作。后续支持作者查稿，修稿，缴费，提交版权协议、基金证明、医学伦理审核等证明材料，与期刊编辑部进行交互性的操作。

1.1.2 专家审稿方面 期刊稿件投审稿系统实现专家在线审稿的基本功能，提高了审稿效率。同时通过AI和大数据技术，对专家资源进行全面、专业的分析，形成学者学术画像，包括学者的研究领域、科研方向、学术水平、近年发文情况和主持的基金项目等信息；再有系统对审稿专家进行审稿评价，包括审稿周期、审稿时效、审稿质量等评价。对审稿专家的学术背景和审稿行为进行科学管理，为编辑部选择审稿专家提供依据和保障。

1.1.3 编辑办公方面 期刊稿件投审稿系统实现编辑部组织初审、复审及终审的在线三审操作；通过与学术不端检测平台对接，可以实现收稿的同时自动检测学术不端；通过与微信公众号平台对接，实现稿件状态动态变化即时通知，包括作者退修、催修回、录用、退稿通知等，为审稿人送审邀请通知和催审通知。

1.2 内容生产

期刊稿件投审稿系统实现文章从录用、预出版到正式出版的全过程管理；实现编辑在线加工、一校、二校、三校、送清样、核红、付印等环节管理，自动展示生产过程，以及各种信息的交互提示。以XML数据为数据源驱动数字化生产，输出PDF及适应多终端移动阅读的HTML等多种格式文件，为期刊多渠道发布提供数据支撑。

期刊数字出版从根本上区别于传统出版的是期刊全文内容结构化，只有实现了全文内容结构化，生成标准的XML文件，才能谈到内容增强、移动出版、知识服务及媒体融合。否则，所谓的数字出版就只是简单的内容电子化。

长期以来，我国一些高质量期刊因为数据标准不统一，与国际学术互联体系不能互联互通[6]。而且各个出版机构对文字的标签集标识差异性很大，导致内容在不同平台上传播受阻，内容无法复用。国家标准《期刊文章标签集》（GB/T 40959—2021）已于2022年6月1日正式实施，为我国建设世界一流期刊提供了标准保障，让数字出版行业的发展跨越了一大步。

传统期刊采用PDF格式对文章内容要素（如期刊名称、年、卷、期、页码、标题、作者、作者单位、摘要、关键词、正文各级标题和段落、图表、公式、参考文献等）进行描述和区分，方便读者阅读。但随着数字化技术的发展，期刊内容生产过程自动化程度越来越高，读者对知识传播、知识获取及其复用和分析的需求不断加深，必须用计算机可理解的语言（标签集）来描述内容要素，然后把标记好的内容组织成一个XML文件。XML文件的生成使期刊数字化出版实现了质的飞跃，让原有的流程更智能化，比如，对于作者而言，不需要投稿向导一步一步地填写，只需要上传Word全文，系统就会自动提取稿件内容，实现一键投稿。并且系统会自动对稿件进行技术性检查，包括内容要素的表达是否完整，如中英文文题、作者姓名、作者单位、中英文摘要等是否缺项，文章各级标题编号是否连续，图表的序号是否无误，参考文献序号是否连续且与正文是否对应等，提醒作者完善文章。对于审稿专家而言，可以实现自动生成盲审稿，并可以在文章上标记行号，便于审稿专家评审时对文章意见进行描述。对于编辑而言，XML结构化自动排版系统，可以一键发布到网刊系统，提高了出版时效。

1.3 网刊发布

期刊建立自己的官方网站，为读者提供论文检索、现刊和过刊的浏览，对扩大期刊的影响力和传播力至关重要。网刊发布渠道包括期刊官网发布、微信公众平台发布、国内外专业数据库发布等。出版机构可以进行整期发布，也可以实现单篇在期刊官网、知网或ChinaXiv预印本平台上网络首发，以保证作者享有研究成果的首发权。

1.4 内容推送

网刊发布后，通过邮件、微信公众号平台等多种渠道对期刊内容精准推送，如按单篇向本文作者、合作发文作者、参考文献作者推送，或按专题向相关学者推送，还可以按参考文献推送，对被引文章的作者进行推送。

2 AI大模型促进学术出版业务流程和服务方式变革的机遇

AI大模型强大的算力为医学学术出版数字化转型带来了诸多机遇，其影响主要体现在以下几个方面：

2.1 提高作者写作能力

（1）检查稿件语法和拼写错误，优化句式结构和表达方式，帮助作者提高稿件写作质量；

（2）帮助作者对稿件内容要素进行技术性检查，规范稿件格式要求；

（3）推荐相关参考文献，并可以进行知识溯源；

（4）利用文本识别技术，对知识实体自动抽取与识别，进行事实性核查。

2.2 协助审稿专家审理稿件

（1）智能识别各种学术不端行为，包括代写代投、稿件买卖、重复投稿、篡改基金等；

（2）智能评估稿件的创新性和原创性；

（3）智能匹配合适的审稿专家；

（4）智能生成审稿意见，并能对审稿专家进行审稿评价。

2.3 优化编辑加工、审校、出版流程

（1）智能审校软件基于AI技术，可提升稿件查全率和查准率，具备易错词、敏感词、不规范名词、文章逻辑等辅助审校功能，有效提高审校效率，提升内容质量。

（2）以稿件XML数据源驱动数字化生产，自动生成校对版本的PDF文件。在整期组刊环节，对整期稿件设定栏目信息、文章顺序、起始页码，即可一键实现整期合成，并生成中英文目录，使排版工作具有可控性，缩短出版周期。

3 AI大模型带给医学期刊数字出版的挑战

3.1 编辑审校难度增大

AI参与创作，导致内容生产数量增加，加之作者创作能力参差不齐，使学术出版稿件的审校面临更大的挑战。

3.2 加强出版融合人才培养

借助AI处理大量编辑和校对工作，培养编辑人员要向数字化方向转型，适应由此带来的流程和生产方式的变革。

3.3 存在潜在侵权问题和导向问题

用于训练AI大模型的语料来自的数据库可能包含未授权或低质量数据，AI自动生产内容可能会存在侵权问题、导向问题和侵犯个人隐私问题[4]。

3.4 产生著作权署名问题及医学伦理道德问题

AI技术的广泛应用，AI技术生成内容（AI-generated content，AIGC）可能会不正确、不完整或带有偏见，但又貌似很权威[7]，因此，需要核实稿件的真实性，以及作者贡献、版权保护、隐私保护[8]、医学伦理道德等一系列问题。

3.5 增加数字生产技术要求

网络安全问题、平台可持续性运行能力、编辑对新技术和标准的认识、国内外网络互通等因素也给期刊信息化和期刊数字生产、学术传播带来挑战。

4 对医学学术出版数字化转型应对策略的思考

4.1 增强服务意识，有效沟通

（1）充分利用新的技术做期刊宣传推广，对作者、读者进行信息精准推送，比如Email Alert订阅和RSS订阅服务，增加期刊编辑与作者和读者的凝聚力，提高编辑部的服务意识。

（2）通过微信公众号对作者进行定期培训，电话、短信、微信、邮件发送相关指南，方便作者操作的同时，减轻编辑部的工作量。

（3）对审稿专家增加评审意向的确认通知，送审的同时需要审稿专家确认近日是否有时间审理，或者所送选题是否符合专家的研究方向，对审理时间和审理内容进行一次确认，以确保审稿流程顺畅。

4.2 拥抱AI技术，积极应对

（1）理性看待AI给各行各业带来的变革，利用AI技术去完成现有比较繁琐的工作，为AI出版服务，用现代化手段解决编辑部人员不足的问题。

（2）利用数字化手段，丰富论文的呈现格式，加速科研成果的发布和传播。

（3）利用AI技术，制作医学科普视频，通过微信公众平台发布，提升期刊社会效益。

（4）积极培养适应出版数字化转型的复合型人才，加强出版融合人才队伍建设。

（5）在原有学术不端检测的基础上，增加AIGC检测功能，维护学术诚信，履行社会责任。

（6）2024年1月国际医学期刊编辑委员会发布了更新版《学术研究实施与报告和医学期刊编辑与发表的推荐规范》，其中提到作者投稿时，期刊应要求作者说明其在撰稿过程中是否使用了AI大语言模型或图像创建器，且聊天机器人不应该列为作者，不能将AIGC内容作为原始资料进行引用[7]。

5 结语

在融媒体时代背景下，提升医学期刊办刊质量任重道远，要始终坚守办刊初心与使命，以高水平创新成果为根本，加强内容质量建设；以先进技术为支撑，推进数字出版产业创新发展；以推进深度融合发展为契机，提升出版服务能力；以增强学术传播效力为重点，提高期刊学术影响力。

6 参考文献

[1] 庞丽，王利鹏，郑春雨，等.科技期刊文本与数据挖掘人工智能应用的研究进展[J].中国科技期刊研究，2023，34（8）：1007-1013.

[2] 政武经.加快形成新质生产力（人民要论）[N/OL].人民日报， 2023-11-09（13）[2024-06-20]. http：//paper.people.com.cn/rmrb/html/2023-11/09/nw.D110000renmrb_20231109_1-13.htm.

[3] 周文，叶蕾.新质生产力与数字经济[J].浙江工商大学学报，2024（2）：17-28.

[4] 《“十四五”大数据产业发展规划》解读[EB/OL].（2021-12-01）[2024-06-20].https：//www.gov.cn/zhengce/2021-12/01/content_5655197.htm.

[5] 国务院.新一代人工智能发展规划[EB/OL].（2017-07-20）[2024-06-20]. https：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[6] 郑春雨，王利鹏，陈婕.我国科技期刊当前标准体系现状分析及国际相关进展[J].中国科技期刊研究，2021，32（7）：851-858.

[7] International Committee of Medical Journal Editors. Recommendations for the Conduct，Reporting，Editing and Publication of Scholarly Work in Medical Journals[EB/OL]. [2024-06-20].https：//www.icmje.org/icmje-recommendations.pdf.

[8] 沈锡宾，王立磊，刘红霞.人工智能生成内容时代学术期刊出版的机遇与挑战[J].数字出版研究，2023，2（2）：27-33.

[2024-06-30收稿]

基金项目：2023年辽宁省自然科学研究基金（面上项目）（编号：2023-MS-146）；中国科学院自然科学期刊编辑研究会资助课题项目（编号：YJH202319）

作者单位：110101 辽宁省沈阳市，辽宁医药职业学院《中国中西医结合儿科学》编辑部（刘颖）；沈阳医学院学报编辑部（吴迪）；中国医科大学期刊中心（陈婕）

*通讯作者