Intelligenza artificiale e scrittura scientifica in ambito biomedico opportunità, limiti e quality assurance per un uso responsabile
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Abstract
L’intelligenza artificiale generativa sta modificando in modo rilevante il processo di scrittura scientifica in ambito sanitario, offrendo nuove opportunità nella pianificazione del manoscritto, nella revisione linguistica, nella sintesi dei contenuti e nell’organizzazione della risposta ai revisori. Tuttavia, la rapidità di produzione testuale non coincide necessariamente con accuratezza scientifica, trasparenza metodologica e affidabilità bibliografica. Questa rassegna analizza in modo critico il ruolo dell’intelligenza artificiale nella scrittura scientifica biomedica, con particolare attenzione ai vantaggi operativi, ai limiti epistemologici ed etici e ai principali rischi editoriali. Vengono esaminati i problemi legati a citazioni non verificate, interpretazioni eccessive, standardizzazione impropria dei metodi, incoerenze tra testo, tabelle e figure e uso non dichiarato degli strumenti impiegati. La rassegna propone inoltre un approccio pratico fondato su supervisione umana, tracciabilità del processo, verifica sistematica delle fonti, controllo dei claim e procedure di quality assurance prima della sottomissione. L’obiettivo è offrire a clinici, ricercatori e professionisti sanitari un quadro metodologico utile per integrare l’intelligenza artificiale nella scrittura scientifica in modo responsabile, conforme alle policy editoriali e coerente con i principi di integrità scientifica.
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Riferimenti bibliografici
Zuin, M., Pavan, D., Francese, G. M., Scagnetto, A., Radesich, C., Ranzato, K., Valente, S., Gensini, G. F., & Di Lenarda, A. (2025). L'IA in cardiologia: definizione, tipologie, glossario, algoritmi utilizzati – opportunità, limiti, ostacoli allo sviluppo e criticità. Giornale Italiano di Cardiologia, 26(5), 316–321. https://doi.org/10.1714/4488.44885
Walters, W. H., & Wilder, E. I. (2023). Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. Scientific Reports. Advance online publication. https://doi.org/10.1038/s41598-023-41032-5
Sievert, M., Roemer, E., & Jannach, D. (2024). Key guidelines for responding to reviewers. PLOS Computational Biology, 20(9), e1012042. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11377928/
SAGE Publishing. (n.d.). Artificial intelligence policy. SAGE Journals Publication Ethics. Retrieved May 28, 2026, from https://www.sagepub.com/journals/publication-ethics-policies/artificial-intelligence-policy
International Committee of Medical Journal Editors. (n.d.). Defining the role of authors and contributors. In ICMJE Recommendations. Retrieved January 27, 2026, from https://www.icmje.org/recommendations/browse/roles-and-responsibilities/defining-the-role-of-authors-and-contributors.html
Elsevier. (2025). Generative AI policies for journals. https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/generative-ai-policies-for-journals
Paglialunga, R. (2024). Approccio all'intelligenza artificiale per il professionista sanitario: Ottimizzazione ed efficienza dell'assistenza all'utenza in un reparto di diagnostica per immagini attraverso l'integrazione dell'intelligenza artificiale. Sviluppo, implementazione ed analisi del Chatbot R.I.A. (Artificial Intelligence for Radiology). Independently Published. ISBN 9798396214507.