习近平总书记曾多次强调：加快发展新一代人工智能对于我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革的战略机遇具有至关重要的意义。在全球范围内，人工智能技术正以前所未有的速度发展。2024年的政府工作报告再次重申了这一战略导向，明确指出将进一步深化大数据和人工智能等领域的研发与应用，确保在国际竞争中占据有利地位。2022年底，美国OpenAI公司发布了备受瞩目的ChatGPT 3.5模型，在全球范围内掀起了新的研究和应用热潮。近年来，随着国家政策支持和技术进步，国产大模型领域的研究与开发取得了显著成效 ^[1]。2025年1月20日，中国人工智能企业深度求索（DeepSeek）正式发布DeepSeek-R1模型。随即，英伟达、亚马逊和微软等公司相继接入DeepSeek-R1模型。人民日报海外版称赞DeepSeek展现出的“高性价比创新”，破解了全球人工智能产业近年来依靠“堆算力”“大力出奇迹”的路径依赖。DeepSeek作为一款基于深度学习的人工智能文本处理工具，在编辑出版领域的应用目前处于“星星之火”的状态中，本文作者采用DeepSeek对医学期刊的中文摘要进行编辑加工，为DeepSeek赋能医学期刊的编校提供理论依据。DeepSeek在编辑领域应用的核心优势在于能够快速识别并修正语法错误，优化句子结构，提高文本的可读性。DeepSeek通过大规模中文语料库的训练，已具备基本的中文语法检查和文本优化能力。然而，医学期刊摘要作为一种高度专业化的文本类型，其语言特点与普通中文文本存在显著差异。医学期刊的摘要通常具有专业术语密集、句式结构复杂、信息密度高和逻辑性强的特点。这些特点对人工智能文本处理工具提出了更高要求 ^[2]。目前，DeepSeek在处理医学专业论文方面的表现尚无定论。本文作者创新性采用DeepSeek模型，测试其对医学论文中文摘要的编辑加工水平。通过对60篇、590句中文摘要文字进行配对文本分析，评估DeepSeek模型在中文学术论文编辑方面的实际效果，为医学期刊编辑同人提供参考，为推动人工智能技术在科技期刊编辑领域的应用提供依据。

采用2025年1月20日DeepSeek正式发布的DeepSeek-R1模型，样本来自2023—2024年《吉林大学学报（医学版）》（简称《学报》）已发表的学术论文，从中筛选出60篇经吉林省新闻出版管理局“编校质量审查”完全合格无差错的文章（“金标准”），筛选在学科领域、研究内容以及描述方式上差异较大的学术论文的摘要文本，尽量避免内容和格式有相似性的文章，以提升测试样本的代表性，稿件类型包含基础研究、临床研究、临床医学、方法学、调查研究、综述共六大类。所选择原始样本为学报的采编系统（https://bqeb.cbpt.cnki.net/EditorAN/index.aspx?t=3）中留存的该60篇已发表论文的原始投稿版本稿件，未经编辑人工加工处理。

测试文本共包含60篇学术论文的中文摘要，每篇摘要的文字不超过700字，每篇中文摘要文字以句号作为句子间的分隔，共拆分得到590个句子。将DeepSeek-R1模型接入word中，直接在每一篇word中导入DeepSeek-R1模型给出编辑加工的要求并生成结果。由于DeepSeek-R1模型具有根据不同背景独立理解信息并生成不同类型文字的能力，为了避免测试结果受到不同命令性语句的指导偏倚，保证研究的客观性和准确性，对每一篇文章进行统一的编辑加工要求，如对于基础研究和临床研究类论文：参考《学报》已发表文章摘要的体例编辑以下文字，结构式摘要的格式为：“目的”部分观察某种现象，并探讨其作用机制；“方法”部分叙述分组情况，采用某某方法检测某某指标，“结果”部分按照方法中提及的顺序叙述每种方法产生的结果，“结论”部分要紧扣“目的”部分的内容给出研究结论，并阐明具体作用机制。对每一种类型（基础研究、临床研究、临床医学、方法学、调查研究、综述）文章的中文摘要选择一篇人工编辑好的范文，同一种类型的中文摘要给予相同的范文让DeepSeek进行参考。具体操作步骤：在每一篇word中对测试文本对应的编辑加工内容采用已经植入的DeepSeek模块进行自动编辑，记录DeepSeek的修改建议，形成60篇论文摘要的对照文本。将DeepSeek接入word命令中的开发模块，然后在每个测试word中运行DeepSeek。见图 1。

首先采用Nvivo12软件对目标文本和对照文本进行开放式编码，对比文字的通顺度、语言的准确度和语句的连贯度等编辑质量指标。其次采用人工打分制度，由本编辑部三位具有副编审以上职称的专业编辑从上述角度对比60篇测试本文经过DeepSeek-R1模型编辑前后文字与已经出版印刷或经专业编辑已经加工好的文字的一致程度，满分为10分，对三位专业编辑的人工打分取平均值。为量化分析结果，本研究设计了以下评估指标：①语法错误校正准确率；②语言简化效果评分；③语句的连贯度；④学术用语规范符合率。其中，语法错误校正准确率通过对比DeepSeek与人工编辑的语法修正点计算；语言简化效果和学术用语规范符合率由3名评审专家综合考量文本的可读性、准确性和规范性，根据统一标准进行评分。这两部分的评分取平均值，采用SPSS26.0统计软件对数据进行统计学分析。

在590个测试句子中，DeepSeek对其中的68个句子（11.5%）中的语法和标点符号错误进行了识别及修正。例如，一篇文摘的目的部分写道：构建PRDM5基因的过表达慢病毒载体，建立稳定转染的小鼠神经母细胞Neruo-2a。为探讨PRDM5在IS发展和发生中的作用奠定基础。DeepSeek将其改为：构建PR锌指区域蛋白（PRDM）5基因的过表达慢病毒载体，建立稳定转染的小鼠神经母细胞Neruo-2a，为探讨PRDM5在缺血性脑卒中（IS）发生和发展中的作用提供依据。DeepSeek修正了句子中的语法错误，将“发展和发生”修改为“发生和发展”，将首次出现的英文全称补充了相应的中文全称，将一处句号修改为逗号。3名评审专家对于该项内容的评分为9/10，可见DeepSeek在语法、标点符号和连接词使用方面有一定的校正能力，使句子更加符合学术写作规范。又如，一篇摘要中显示：本研究通过随机对照试验发现，新型降压药的治疗效果比传统药物更有效，并且患者的副作用发生率降低，具有统计学差异（P < 0.05）。"DeepSeek将其改为：本研究通过随机对照试验发现，新型降压药的疗效较传统药物更显著，且患者副作用发生率显著降低（P < 0.05），差异具有统计学意义。DeepSeek进行了术语精准化：“治疗效果”→“疗效”（更符合医学用语），“更有效”→“更显著”（避免语义重复）。逻辑清晰化：明确统计差异指向“副作用发生率”，补充“差异具有统计学意义”。句式简洁化：用“且”替代“并且”，删除冗余逗号。当然，按照全国科学技术名词审定委员会的要求，应该将“副作用”修改为“不良反应”，DeepSeek并不能完成该操作，可以在对DeepSeek的指令中添加该要求。

DeepSeek在基础语法纠错（主谓一致、标点规范和句式结构等）准确率较高，得益于自然语言处理（NLP）模型在形式语言规则应用上的优势。然而，对于某些复杂句式（如嵌套从句、长难句）或特定学术语境（如医学论文惯用表达）下的语法结构，其纠错能力仍有不足，甚至可能引入新的错误，表明AI工具在语言规范化方面的应用仍需结合领域知识进行优化。

DeepSeek对590个测试句子中的264个句子（44.7%）进行了简化语言及修正。例如，原文：目的为通过使用一种新型的分子标记技术，对乳腺癌患者的肿瘤组织样本进行检测，以评估该技术在乳腺癌早期诊断中的临床应用价值和潜力。结论为该技术能够显著提高乳腺癌的早期诊断率，并且具有较高的敏感性和特异性。DeepSeek简化后：目的改为采用新型分子标记技术检测乳腺癌患者的肿瘤组织样本，评估其在乳腺癌早期诊断中的临床应用价值。结论改为该新型分子标记技术可显著提高乳腺癌早期诊断率，且敏感性和特异性较高。

再如，原文：方法中为我们通过对糖尿病患者进行为期12个月的随机对照试验，评估一种新型降糖药物的疗效和安全性。DeepSeek简化后：通过12个月的随机对照试验评估新型降糖药物对糖尿病患者的疗效和安全性。可见DeepSeek删减了冗余词，合并了部分句子，使得逻辑更清晰，便于读者快速抓住核心信息。评审专家对DeepSeek简化效果的评分为8.4/10，表明其能够有效简化冗长句子，提高文本的可读性。DeepSeek通过识别冗余词语、优化句子结构等方式，使摘要更加简洁明了，同时保持原意的准确性。这对于提高科技期刊摘要的传播效果具有重要意义。

学术用语规范化是DeepSeek表现较好的另一领域，DeepSeek能够有效减少冗余表达，使语句更加简洁，符合科技论文的写作要求，但也要注意，过度简化可能导致关键信息丢失，尤其是在方法学或结果表述中，细微的措辞差异可能影响学术表达的严谨性。

DeepSeek对590个测试句子中的264个句子（44.7%）中的语句连贯度进行了识别及修正。原文：抗菌肽在浓度为10 μg/mL时，对多重耐药菌的抑制率达到95%以上，且在48 h内未观察到明显的细菌耐药性产生。此外，抗菌肽对正常细胞的毒性较低，细胞存活率保持在90%以上。DeepSeek简化后：10 mg/L抗菌肽对多重耐药菌的抑制率超过95%，且48 h内未产生明显耐药性。抗菌肽对正常细胞的毒性较低，细胞存活率>90%。可见DeepSeek通过简化句式使句子更加紧凑。同时，通过合并同类信息（如将“对多重耐药菌的抑制率达到95%以上”与“在48小时内未观察到明显的细菌耐药性产生”合并），使逻辑更加清晰，便于读者快速抓住重点。3名评审专家认为DeepSeek在简化语言和优化句子结构方面表现出色，能够有效提高文本的可读性和连贯性，同时确保核心信息的准确传递。评审专家对DeepSeek的简化效果评分为8.6/10，表明其在科技文献编辑中具有较高的实用价值。

DeepSeek对590个测试句子中的132个句子（22.4%）中的语句连贯度进行了识别及和修正。原文：探讨艾滋病（AIDS）患者出现肾上腺皮质功能不全（AI）时的临床特点、诊断思路及治疗方法，提高临床医生对该病的认识，为其临床诊治提供依据。DeepSeek编辑后：探讨艾滋病（AIDS）合并肾上腺皮质功能不全（AI）患者的临床特点、诊断思路及治疗方法，提高临床医生对该病的认识。DeepSeek并未将“艾滋病”更改为“获得性免疫缺陷综合征”。原文：探讨姜酮对氧糖剥夺/复糖复氧后HT22神经元细胞的保护作用，并阐明其作用机制。DeepSeek编辑后：探讨姜酮对氧糖剥夺/复糖复氧（OGD/R）诱导HT22神经元细胞损伤的保护作用，并阐明其作用机制。DeepSeek并未将“神经元细胞”进行有效的编辑加工处理为“神经元”。3名评审专家认为DeepSeek在学术用语规范符合率方面表现不佳，评审专家对DeepSeek的简化效果评分为4.0/10。

DeepSeek在中文医学期刊摘要编辑中的应用最突出的问题是专业术语识别不准确，容易出现误判。此外，DeepSeek在处理需要专业知识判断的编辑任务时表现欠佳，如对研究方法描述、结果解释等内容的修改建议往往不够准确。另一个值得注意的问题是，DeepSeek有时会过度简化专业术语，导致重要信息丢失或语义改变。

DeepSeek能够帮助编辑优化语言表达、提升逻辑严谨性，并加速摘要的撰写与润色过程。然而，尽管其优势明显，DeepSeek在医学领域的应用仍存在一定的局限性，如训练数据不足、对专业术语的精准把握度不够和临床研究深层次逻辑的解析能力不足等。本文作者分别探讨DeepSeek在医学期刊中文摘要编辑中的具体优势与尚待突破的局限。

效率优势：DeepSeek文本处理速度较快，这种效率优势在应对期刊投稿高峰期时具有现实意义；自动化校对、格式调整和语法纠错等功能可大幅减少编辑的重复性工作，使人工编辑能够更专注于内容优化和学术逻辑审查。

质量优势：质量差距主要体现在专业领域适应性方面（如医学学术用语规范符合率仅为22.4%），说明AI在高度专业化内容上的表现仍不稳定，这为后续技术优化指明了方向，提示DeepSeek目前更适合作为辅助工具，并不能完全替代人工编辑。其核心价值在于提升基础编辑效率，而人工编辑则负责专业内容把关，两者结合可优化整体编辑流程。

数据依赖困境。DeepSeek处于起步并高速发展的阶段，训练数据中医学期刊样本很可能不足，其对特定领域的语言特点理解不足导致领域适应性差。①医学期刊样本不足，影响领域知识覆盖。DeepSeek的训练数据主要来自通用语料库，而医学领域的专业文献（如《Nature Medicine》《新英格兰医学杂志》）占比有限。②医学文本包含大量专业术语，而DeepSeek在未充分微调的情况下，可能无法精准捕捉其语境含义，并且当前AI行业面临训练数据枯竭危机，高质量医学数据（如患者电子病历和影像报告）因隐私法规难以获取。

语义理解受限。在医学论文的方法描述和结果解释等需要专业判断的任务中，DeepSeek准确率降低，主要原因包括以下几个方面：①专业术语与领域知识依赖。医学领域的术语体系复杂（如药物名称、疾病分类和生化指标等），且同一术语在不同子领域可能有不同含义。若训练数据未充分覆盖特定医学分支（如罕见病诊疗或新兴技术），模型可能产生错误解读。例如，在描述“CRISPR-Cas9基因编辑的脱靶效应”时，若缺乏分子生物学领域的细粒度语料，模型可能混淆“脱靶率”与“编辑效率”等关键概念。②上下文推理与逻辑严谨性。医学方法学描述常涉及多步骤实验设计（如随机对照试验的盲法设置），需严格区分“患者分组”“干预措施”“终点指标”等要素。通用模型可能忽略细节间的逻辑关联，导致错误归因。在结果解释中，模型可能难以识别统计显著性（如P值）与临床显著性（如效应量）的区别，从而给出不严谨的结论。③数据呈现形式多样性。医学论文常包含非结构化数据（如病理图像和基因序列）和特殊表格（如Kaplan-Meier生存曲线），DeepSeek模型对这类数据的解析能力有限，可能遗漏关键信息或误读图表注释。④领域最新进展的滞后性。医学知识更新迅速（如临床指南修订），而模型的训练数据可能存在时间差。例如，对2023年发布的“阿尔茨海默病新药抗淀粉样蛋白单抗Lecanemab（商品名Leqembi）的Ⅲ期试验结果”，若模型未纳入最新文献，其解释可能基于过时标准。因此，当前技术条件下，建议将DeepSeek模型作为辅助工具，关键结论仍需由专业人员复核。

尽管DeepSeek在编辑辅助方面展现出较大潜力，但其局限性亦不容忽视。它可能生成看似合理实则错误的内容（即“幻觉”问题），这在学术编辑中尤为危险。此外，DeepSeek无法理解文本的深层学术逻辑，如研究设计的合理性或数据解读的准确性，而这些恰恰是科技期刊编辑的核心职责之一。

在充分认识AI技术对医学期刊编辑工作的变革性影响后，如何将这一技术优势转化为实际生产力成为关键议题。基于当前AI辅助编辑的应用现状与发展需求，本文从人才培养、工具应用、风险管控和自主创新四个维度提出系统性建议，以期推动医学期刊编辑工作的智能化转型。

期刊社应组织系统性培训，帮助编辑掌握AI工具的操作技能，理解其应用边界。培训内容应包括智能检索、数据分析和AI辅助决策等。编辑人员需培养人机协作思维，既要利用AI的高效处理能力，又要保持专业批判性思维。例如，对AI提供的语言修改建议进行专业评估，复核自动生成的审稿意见，并深入调查系统标记的学术不端线索，形成“AI+人类专家”的双重把关机制 ^[5-6]。在人工智能技术快速发展的背景下，科技期刊编辑人才的培养需要与时俱进。首先，系统化的AI应用能力培训应当成为编辑继续教育的必修内容。建议由期刊协会牵头，联合高校和科技企业，开发针对编辑人员的AI工具应用课程体系，包括：主流AI编辑工具的操作实训、NLP技术原理的科普教育、典型应用场景的案例教学、常见问题的诊断与解决方法。其次，要特别重视批判性思维的培养。在AI辅助编辑过程中，编辑人员需要建立对AI输出的系统性质疑习惯、掌握专业内容验证的方法论、培养学术敏感性和判断力、保持对新技术应用的理性认知。最后，跨学科知识储备的拓展至关重要。建议定期组织医学与人工智能的交叉学科讲座、鼓励编辑参与相关学术会议、建立与专业技术人员的交流机制和支持编辑进行跨学科的在职进修。

医学期刊编辑部应分阶段探索AI工具的应用，以提高编辑效率和质量。可优先部署智能查重、语法校对、格式修正等基础功能，逐步过渡到深度学习驱动的智能审稿系统和编校系统。选择AI工具时，应注重其准确性和可靠性，优先采用经过同行验证的技术方案。同时，建立规范的使用流程和评估机制，定期分析应用效果，确保AI真正提升编辑工作的质量和效率 ^[3-4]。深化产学研合作是提升AI编辑工具专业性的关键路径，在联合技术攻关方面：建立“期刊出版单位—AI企业—医学院校”的三方协作机制；针对医学文本特点开发专用算法；重点突破专业术语识别、学术逻辑分析等技术瓶颈；定期组织技术需求对接会，上述举措都会对新型人工智能辅助编辑工具的发生发展奠定良好的基础。

在推进AI技术落地的过程中，需特别关注以下方面：①伦理审查，防止AI引入学术偏见或隐私泄露风险。学术偏见防控：需建立算法公平性审查流程，定期检测AI工具是否存在对特定研究领域、方法学或作者群体的系统性偏见。例如，某些AI系统可能对非英语母语作者的文本修改建议过于激进，或对新兴研究方向的评价存在偏差。隐私保护体系：构建全方位的数据安全保障措施，包括论文处理过程中的匿名化技术、敏感数据的加密存储方案、严格的访问权限管理制度、完善的数据泄露应急预案。学术诚信保障：开发专门的检测模块，防止AI工具被不当用于论文代写或学术不端行为辅助、研究数据的伪造或篡改、不合理的引用操纵。②人机平衡，避免过度依赖AI，确保编辑的专业判断仍占主导。实现AI与人工编辑的良性互动需要建立科学的工作模式：职责边界划分，制定明确的AI应用指南，规定基础性、重复性工作优先使用AI处理，但是关键学术判断必须保留人工审核，争议性内容需启动专家会商机制。构建多层次的质量保障体系，如AI初步处理→编辑专业复核→主编终审、建立典型错误案例库供AI持续学习、定期进行人机处理结果比对分析。通过“AI辅助-人工决策”的工作模式，让编辑从繁琐事务中解放，专注价值创造，同时保持和提升编辑的核心专业能力，形成人机相互促进的良性循环。③国际合作，借鉴全球智慧医学期刊的AI应用经验，优化本土实践 ^[9-10]。在全球视野下推进AI编辑工具的发展，借鉴国际顶尖医学期刊的AI应用案例，包括Nature、Science等集团的智能审稿系统、Elsevier的AI写作辅助工具和国际医学期刊编辑委员会的AI应用指南、参与全球性的研发项目和积极对接国际规范等。通过多措并举，AI技术将有效赋能医学期刊编辑工作，推动我国学术出版的高质量发展。

我国应加大对本土化AI编辑工具的研发投入，减少对欧美技术的依赖。建议由国家相关部门牵头，联合科研院所、高新技术企业和期刊出版机构，共同开发适配中文及医学期刊特点的智能编辑系统。重点研究方向包括：中英文混合写作的智能校对引擎、医学图像与数据的专业检测模块、符合中国学术伦理的查重算法。同时，需建立行业标准，涵盖数据安全、算法透明度和质量评价体系，力争在3~5年内培育具有国际影响力的自主AI编辑系统 ^[7-8]。在数据资源共享方面：构建医学期刊语料联合数据库、制定统一的数据标准和共享协议、建立数据安全使用规范、开发数据标注的协作平台。在测试平台共建方面：搭建开放的AI编辑工具测试环境、制定科学的评估指标体系、组织定期的对比测试、建立问题反馈和改进的闭环机制。

本研究通过评估DeepSeek-R1模型在医学期刊中文摘要编辑中的应用效果，揭示了人工智能技术在学术文本处理中的潜力与局限。本研究结果表明：DeepSeek在基础语法纠错、语言简化和句式优化方面表现良好，能够显著提升文本的规范性和可读性，尤其在处理重复性编辑任务时展现出显著的效率优势。然而，其在专业术语识别、医学逻辑严谨性及学术用语规范化方面仍存在明显不足，反映出当前通用大模型在高度专业化领域的适应性局限。人工智能目前更适合作为编辑工作的辅助工具，期刊编辑部应建立“AI预处理+专家复核”的协同机制，充分发挥AI在效率提升方面的优势，同时保留人工编辑在学术质量把控中的核心作用。随着技术的持续迭代和行业应用的深入，人工智能有望在学术出版领域发挥更大价值。但这一进程需要出版界、学术界和技术界的共同努力，在技术创新与伦理规范之间寻求平衡，最终实现人机协同的智能化编辑新生态。