Software de IA ajuda a reprimir fraudes de imagem em trabalhos acadêmicos

Prolongar / Imagem fotográfica colorida do resultado de um teste de Western blot.

Editores científicos como a American Association for Cancer Research (AACR) e Taylor & Francis começaram a tentar detectar fraudes em envios de trabalhos acadêmicos com um programa de verificação de imagem de IA chamado Proofig. relatórios O registro. Proofig, um produto de uma empresa israelense de mesmo nome, visa ajudar a usar “inteligência artificial, visão computacional e processamento de imagem para revisar a integridade da imagem em publicações científicas”. de acordo com para o site da empresa.

Durante um teste que decorreu de janeiro de 2021 a maio de 2022, o AACR usou o Proofig para rastrear 1.367 artigos aceitos para publicação, de acordo com o The Register. Desses, 208 artigos necessitaram de contato com o autor para esclarecimento de questões como duplicações errôneas, e quatro artigos foram retirados.

Em particular, muitas revistas precisam de ajuda para detectar fraudes de duplicação de imagem em transferências ocidentais, que são um estilo específico de imagens de detecção de proteínas que consistem em segmentos de linha de várias larguras. Diferenças sutis na aparência de uma mancha podem se traduzir em conclusões dramaticamente diferentes sobre os resultados do teste, e muitos casos de fraude acadêmica Já vi pesquisadores sem escrúpulos duplicar, cortar, esticar e rotacionar transferências ocidentais para parecer que eles têm mais (ou diferentes) dados do que realmente têm. A detecção de imagens duplicadas pode ser um trabalho tedioso para o olho humano, e é por isso que algumas empresas como Proofig e ImageTwinuma empresa alemã, estão tentando automatizar o processo.

Mas as soluções da Proofig e da ImageTwin atualmente têm limitações significativas, de acordo com o The Register. Em primeiro lugar, a experiência humana ainda é necessária para interpretar os resultados da triagem e reduzir os falsos positivos. Em segundo lugar, o Proofig atualmente é caro devido ao seu processo computacionalmente intensivo, custando US$ 99 para analisar 120 imagens para um indivíduo (as revistas negociaram taxas mais baixas). Atualmente, tanto o alto custo quanto a exigência de supervisão manual impedem que os periódicos revisem todos os artigos na fase de submissão. Em vez disso, eles reservaram seu uso para mais tarde no processo de publicação.

A fraude acadêmica, embora rara, ainda pode ter um efeito devastador na reputação de uma publicação. Entre os volume massivo de artigos acadêmicos publicados hoje e revelações recentes sobre fraude de imagem em pesquisa amplamente citada sobre Alzheimer, o campo parece maduro para ferramentas de visão computacional que podem ajudar os humanos na detecção de fraudes. Sua eficácia geral, e quão amplamente eles são adotados, ainda é uma história em desenvolvimento.

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