项目背景
- 团队：华东某三甲医院心内科科研小组（6 人）。
- 稿件类型：病例讨论 + 治疗方案评估，约 12,000 字。
- 风险点：包含患者隐私、医学术语、治疗数据。初次检测 GPTZero 86%、万方提示“语境不一致”。
科研组既要在 30 天内完成期刊投稿，又要满足医院伦理审查对数据安全的要求，同时就算是自己写的AI率也会较高，所以急需对内容进行降AI，也要保证数据安全。他们设计了以下流程：
1. 数据脱敏和版本管理
- 脱敏模板：IT 部门提供脚本，自动删除姓名、病历号、联系方式；医师再人工核对，统一用“病例 A/B/C”指代。
- 版本命名：在零感AI 历史记录备注中标记“2025-08-01 初稿”“2025-08-05 导师复核版”，方便追踪。
2. 语言优化与术语保护
- 先由主笔医师复查内容是否完整，若发现 疑似AI 生成段落较多，先补充临床观察与讨论要点，再进入零感AI。
- 在零感AI 中会自动锁定 ICD 编码、药物名称、实验指标，避免修改造成术语错误。
- 使用中文降 AI 模式处理风险段落，差异稿展示哪些语句被调整，医生可以确认医学含义未改变。
3. 人工复核与伦理审查资料
- 负责医生在差异稿中补充病程细节，如“运动耐量变化”“不良反应记录”。
- 将“零感AI 差异稿 + 万方/知网预检报告 + 脱敏证书”打包提交伦理委员会，证明文本经过合规处理。
4. 结果与反馈
| 指标 | 初稿 | 提交前 | | --- | --- | --- | | GPTZero 风险分 | 86% | 14% | | 万方语境提示 | 8 条 | 1 条 | | 伦理审查意见 | 6 个补充点 | 全部通过 |
伦理委员表示：“我们看到完整的改稿记录，知道作者在保护隐私与保持学术严谨方面做了努力。”期刊审稿人也在意见中提到，病例描述“细致而自然”。
5. 小组总结出的可复用流程
- 先自检再处理：初次通读稿件，补齐临床数据与个人观察，再使用零感AI 进行语言优化。
- 集中处理风险段落：将检测报告标红内容整理在文档中批量处理，防止全文结构被破坏。
- 持续记录：每轮修改都导出差异稿与备注，在零感AI 历史记录里形成“审稿日志”。
- 备份证据包：提交前保存“脱敏说明 + 差异稿 + 预检报告 + 审稿回复”，方便日后答辩或期刊补件。
这套流程让科研团队既符合医学专业标准，又具备对外说明的底气。若你的研究也涉及敏感数据，不妨借鉴：先强化内容，再借助零感AI 完成语言重构和降AI效果，让 AI 检测与伦理审查都更顺利。