Uma ferramenta de inteligência artificial revelou um possível problema de grandes proporções na pesquisa sobre câncer. Após analisar 2,6 milhões de artigos científicos publicados entre 1999 e 2024, o sistema identificou mais de 250 mil estudos com características compatíveis às encontradas em trabalhos associados às chamadas "fábricas de artigos", empresas que produzem pesquisas falsas ou de baixa qualidade para publicação.

O estudo foi conduzido por pesquisadores da Universidade de Tecnologia de Queensland, na Austrália, e publicado na revista científica The BMJ. Segundo os autores, os resultados não comprovam fraude, mas apontam sinais consistentes que podem ajudar editores e revisores a identificar trabalhos potencialmente problemáticos antes da publicação.

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O que são as fábricas de artigos científicos?

Conhecidas internacionalmente como paper mills, essas empresas comercializam pesquisas prontas ou até mesmo a autoria de artigos científicos.

Em muitos casos, os trabalhos apresentam textos padronizados, linguagem incomum, dados fabricados ou imagens manipuladas. Como costumam seguir modelos repetitivos de redação, acabam deixando padrões que podem ser identificados por sistemas de inteligência artificial treinados para esse tipo de análise.

Segundo os pesquisadores, esse mercado representa uma ameaça crescente à credibilidade da literatura científica, principalmente em áreas com grande volume de publicações, como a oncologia.

Como a inteligência artificial encontrou os estudos suspeitos?

Para desenvolver a ferramenta, a equipe utilizou um modelo de linguagem baseado na tecnologia BERT, treinado com artigos que já haviam sido retratados por suspeita de fraude.

O sistema aprendeu a reconhecer pequenas semelhanças na estrutura e na escrita desses trabalhos, criando uma espécie de "assinatura textual" capaz de diferenciar artigos potencialmente problemáticos dos demais.

Nos testes realizados pelos pesquisadores, o modelo identificou corretamente documentos suspeitos em 91% dos casos, desempenho que levou os autores a compará-lo a um filtro de spam voltado para a produção científica.

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Número de artigos sinalizados cresceu nas últimas décadas

A análise mostrou que esse tipo de publicação aumentou de forma significativa ao longo dos últimos anos. Enquanto no início dos anos 2000 aproximadamente 1% dos estudos apresentava padrões semelhantes aos de artigos suspeitos, esse índice ultrapassou 16% em 2022.

Os pesquisadores também verificaram que esses trabalhos aparecem distribuídos por milhares de periódicos científicos, incluindo revistas de grande prestígio internacional.

As maiores concentrações foram encontradas em pesquisas de biologia molecular do câncer e em estudos laboratoriais relacionados, principalmente, aos cânceres de estômago, fígado, pulmão e ossos.

Ferramenta começa a ser adotada por revistas científicas

De acordo com as análises, três periódicos já iniciaram testes com o sistema durante a etapa de avaliação de manuscritos. A proposta é utilizar a inteligência artificial como uma ferramenta de triagem inicial, permitindo que editores identifiquem possíveis irregularidades antes do processo de revisão por pares.

Os autores pretendem adaptar o método para outras áreas da ciência e acreditam que sua precisão aumentará conforme novos exemplos confirmados de artigos fraudulentos forem incorporados ao treinamento do modelo.

No entanto, eles ressaltam que os estudos sinalizados não devem ser classificados automaticamente como falsos. A ferramenta funciona como um sistema de alerta e cada caso precisa ser analisado individualmente por especialistas.