『The American Surgeon』に2026年に掲載されたレビューは、大規模言語モデル（文章を扱う大規模なAIモデル）を中心に、文献レビュー、データ分析、論文作成、研究成果の統合という外科研究の4段階でのAI活用を整理しました。著者らは、各段階のAIの役割や利点、失敗の可能性、必要な監督を対応させる枠組みを提案しています。AI検索システムは数千件の出版物をすばやく統合するよう設計されています。データ分析では、大規模言語モデルを統計環境と組み合わせて回帰モデルを実行し、監査可能なコードを生成できます。特化型の構成は画像セグメンテーションや病理組織解析を自動化できます。

レビューは各段階のリスクとして、大規模言語モデルの誤りや幻覚（AIが事実でない情報を生成すること）、モデルの版の変更や実行ごとのばらつきによる再現性の低下、捏造された引用や研究不正を脅かす論文工場からの投稿を挙げています。また、AIへの過度な依存により、研修医らの批判的評価力や生物統計学的推論が弱まるおそれも指摘しました。著者らは段階に応じた監督を求め、リスクに対応する仕組みを、外科部門、研修プログラム、研究グループ、学術誌向けの導入策にまとめています。

この枠組みでは、AIは研究者に取って代わるものではなく、外科研究を支援するものと位置づけられています。推奨策には、標準化された開示の枠組み、大学院医学教育でのAIリテラシー、外科研究の健全性を守ることを目的とした組織統治の仕組みが含まれます。

『The American Surgeon』に2026年に掲載されたレビューは、大規模言語モデル（文章を扱う大規模なAIモデル）を中心に、文献レビュー、データ分析、論文作成、研究成果の統合という外科研究の4段階でのAI活用を整理しました。著者らは、各段階のAIの役割や利点、失敗の可能性、必要な監督を対応させる枠組みを提案しています。AI検索システムは数千件の出版物をすばやく統合するよう設計されています。データ分析では、大規模言語モデルを統計環境と組み合わせて回帰モデルを実行し、監査可能なコードを生成できます。特化型の構成は画像セグメンテーションや病理組織解析を自動化できます。

レビューは各段階のリスクとして、大規模言語モデルの誤りや幻覚（AIが事実でない情報を生成すること）、モデルの版の変更や実行ごとのばらつきによる再現性の低下、捏造された引用や研究不正を脅かす論文工場からの投稿を挙げています。また、AIへの過度な依存により、研修医らの批判的評価力や生物統計学的推論が弱まるおそれも指摘しました。著者らは段階に応じた監督を求め、リスクに対応する仕組みを、外科部門、研修プログラム、研究グループ、学術誌向けの導入策にまとめています。

この枠組みでは、AIは研究者に取って代わるものではなく、外科研究を支援するものと位置づけられています。推奨策には、標準化された開示の枠組み、大学院医学教育でのAIリテラシー、外科研究の健全性を守ることを目的とした組織統治の仕組みが含まれます。