本文为特约新闻报道，作者弗雷德里克・约尔温。2026 年 6 月 25 日刊发于国际顶刊《Science》，原文如下：

文章聚焦医疗数据库 TriNetX 发文量暴增现象，揭露平台低门槛、AI 辅助催生大量存在统计偏倚、结论失真的低质医学论文，警示其对临床诊疗与科研诚信的危害。

图片来源：Science

台北慈济医院神经科学家王乔舒每天清晨都会端着点心、一罐冰黑咖啡坐在电脑前，检索依托热门研究平台 TriNetX 产出的最新论文。该平台整合了美国及海外超 3 亿患者的匿名电子健康病历，依托其数据发表的研究论文数量近年来呈爆炸式增长。作为院内 TriNetX 培训讲师，王乔舒还注意到另一个现象：部分研究结论看起来 疑点重重。

平台操作门槛低，使用者专业能力参差不齐，再加上一键式分析工具，最终产出大量粗制滥造的论文。这类研究往往未校正各类潜在偏倚，容易夸大药物疗效；同时数据分析流程极简，研究者极易刻意筛选阳性结果发表，也就是学界所说的 P 值操纵。萨里大学健康数据科学家马特・斯皮克表示：“虚假阳性研究的产出量大幅激增。”

王乔舒称：“我最大的顾虑是，十年后临床医生查阅文献时会发现，几乎所有变量之间都能找到关联，文献彻底失去参考价值。”

他与其他学者指出，这套简易平台搭配人工智能辅助，让缺乏经验的研究者能以极快速度批量产出充满偏倚、可信度极低的研究。麦吉尔大学药物流行病学家萨米・叙萨表示：“我们读过大量 TriNetX 相关论文，它们的缺陷高度雷同。这些研究总能得出惊人结论，声称各类药物对多种病症都有显著获益。”

文献数据库 Dimensions 统计显示，2025 年标题或摘要中提及 TriNetX 的论文近 2700 篇，而五年前仅有 33 篇；截至今年 6 月下旬，本年度相关论文数量已突破 2100 篇。

这一增长趋势，与近期公开健康数据集论文激增的现象相似，后者作者多为中国科研人员。但 TriNetX 仅对合作医疗机构内部人员开放，绝大多数相关论文由美国医学院研究者产出，第一作者常为在读临床医师。美国医学院将 TriNetX 用作科研实训工具，医学生借助该平台快速发论文，是住院医师申请前丰富简历的捷径。美国医学院协会（AAMC）的莉萨・豪利表示：“实操是掌握研究流程无可替代的途径。”

TriNetX 首席科学官杰弗里・布朗认同使用者需要流行病学与统计学专业功底，相关论文也应当经过严格同行评审，但他同时提出：“当下相关研究数量大幅增长，这本身是一件好事。”

王乔舒及众多学者对此持反对态度。他们举了一则典型案例：一篇发表在 MDPI 旗下期刊《癌症》的 TriNetX 论文曾引发舆论关注，作者称有 “有力证据” 证明当下热门的 GLP-1 减重药可大幅降低肥胖人群多种癌症患病风险。但该研究完全未提及、更未校正两种会刻意美化药物疗效的关键偏倚：碰撞偏倚与永恒时间偏倚。

近年每年提及 TriNetX 的论文数量暴涨：2010 年代末仅数十篇，2025 至 2026 年已达数千篇。

图片来源：Science

碰撞偏倚的产生逻辑：暴露因素（如服用减重药物）与研究结局（如癌症）均会促使患者就医，就医行为即 “碰撞变量”，该偏倚会人为制造出暴露因素与疾病间虚假的负相关关系。 永恒时间偏倚则出现于这类对照设计：研究对比心脏病发作后接受药物治疗与未用药患者的预后，所有发病前死亡的患者都会被归入未用药组，人为拉高未用药群体的死亡率。叙萨评价这篇论文：“完全是劣质研究。”

斯皮克指出，一款药物能对多个完全无关的器官系统产生 “神奇保护作用” 本身就不符合逻辑，“各类癌症发病机理天差地别，诱因截然不同。” 该论文两位通讯作者中有一位未披露自身与减重药厂商存在利益关联，二人也均未回复《科学》杂志社的邮件问询。

另有部分论文声称通过 TriNetX 完成了平台并不具备的分析步骤。王乔舒去年读到一篇发表于《血管病学》的论文，文中称降糖药钠 - 葡萄糖协同转运蛋白 2 抑制剂可降低心梗后死亡风险。该论文作者来自美国三所顶尖医学院，文中写明在 TriNetX 平台内完成了校正永恒时间偏倚的关键操作，但王乔舒清楚，该平台并无此项分析功能。

王乔舒已撰写数十封致编辑部信函，指出各类依托该软件发表的研究存在方法学漏洞，他表示：“这件事让我十分在意。作者要么伪造了研究操作流程，要么直接照搬其他论文或 AI 生成的方法描述段落…… 两种情况都令人担忧。”

克利夫兰诊所内科住院总医师罗谢尔・伊萨是《血管病学》这篇论文的第一作者，面对《科学》杂志问询，她坚称论文方法描述属实，后续被追问具体如何在平台完成该分析时，便不再回复。另一作者大卫・凯尔伯是克利夫兰大都会健康系统首席健康信息官、凯斯西储大学副教授，他否认借助人工智能撰写该论文或其他研究的方法与实验设计。

但王乔舒团队开展了一项测试：向七大主流大语言模型提问，如何在 TriNetX 内完成永恒时间偏倚校正的关键步骤。其中六款模型给出的操作方法均无法在该平台实现，相关成果发表于《欧洲流行病学杂志》。随后团队检索 TriNetX 相关论文，发现 8 篇论文照搬了大模型给出的这套不可行操作，《血管病学》的研究就在其中；8 篇里有 5 篇的第一作者为美国医学生或住院医师。后续王乔舒又发现 5 篇存在相同问题的论文。

TriNetX 官方针对王乔舒团队的研究发布回应，称这 8 篇问题论文仅占平台产出研究的 “极小一部分”；同时表示，论文中出现无法落地的操作描述，可能源于研究者理解偏差、术语表述模糊、报告不全，或是部分分析在平台外完成。

Dimensions 数据库统计显示，大卫・凯尔伯累计发表 125 篇 TriNetX 相关论文，全球发文量第一。他向《科学》坦言，学界对平台产出大量低质、冗余、充斥偏倚研究的担忧 “完全合理”，核心解决办法是 “完整透明披露全部研究设计与 TriNetX 平台参数设置”。但包括他在内，所有受访论文作者均拒绝公开自身研究使用的 TriNetX 检索参数。

宾夕法尼亚大学眼科医师布莱恩・范德贝克表示，这类有缺陷的研究可能误导临床诊疗。他近期指出两篇 TriNetX 论文存在潜在偏倚，两篇文章声称膳食补充剂姜黄素与褪黑素能大幅降低重症眼病发病风险。“风险在于，临床医师会误信这类物质存在保护效果。”

负责美国住院医师申请体系的 AAMC 正着手解决 “粗制滥造速发论文” 的乱象，豪利称，下一申请周期，协会将要求申请者不再单纯罗列论文数量，转而突出研究的实际价值、个人参与深度与成果影响力。

与此同时，王乔舒仍每日检索相关论文，并持续推广标准化研究规范。在他所在医院，研究者使用 TriNetX 前必须完成一小时专项培训。培训大部分时间用于演示：仅凭平台工具，很容易得出看似完美、实则毫无意义的统计结果。他希望借此 “给研究者敲响警钟，避免大家仓促产出劣质论文。”

本文作者弗雷德里克・约尔温常驻丹麦，是《撤稿观察》特约编辑；本文由《科学》杂志与《撤稿观察》联合采编。

点击文末【阅读原文】了解更多