ChatGPT 审稿 Prompt 清单：医学论文同行评议、统计检查和回复审稿意见

什么是审稿prompt，适合解决哪些问题

审稿prompt是把同行评议、投稿前自查、统计核验和回复审稿意见拆成明确任务后，交给AI辅助检查的一组指令。它不应替代作者、统计师或真实审稿人的判断，而是用于发现论文结构、逻辑、报告规范和表达层面的潜在问题。

医学论文的审稿尤其需要谨慎。AI可以帮助梳理研究问题、PICO要素、结果呈现和讨论中的过度推断，但医学结论必须回到原始论文、PMID/DOI、研究方法、样本、结局指标和统计结果中逐项核对。

本文适合需要审稿、修改论文、回复审稿意见和做投稿前自查的医学科研作者。如果你还需要更多写作和检索工具，可以结合站内的工具页、方法页和资源页一起使用。

基础审稿prompt模板

使用审稿prompt前，建议先说明论文类型、目标期刊、研究设计、摘要、主要表格和你希望重点检查的问题。输入越具体，输出越容易变成可执行的修改清单。

通用模板：请你扮演医学期刊同行评审专家，基于我提供的题目、摘要、方法、结果和讨论，按“主要问题、次要问题、统计问题、伦理与报告规范、语言与结构建议”五类进行审稿。每条意见请说明问题位置、为什么重要、如何修改，并区分“必须修改”和“建议修改”。不要生成无法从原文支持的医学结论。

投稿前自查模板：请根据目标期刊要求和研究类型，检查我的稿件是否存在研究问题不清、方法描述不足、样本量解释不充分、结局指标不一致、统计方法与数据类型不匹配、讨论过度外推、引用不支持结论等问题，并输出逐项核对表。

实用工作流：从初稿到回复审稿意见

1. 准备材料：整理标题、摘要、研究设计、纳排标准、样本量、主要结局、统计方法、主要结果表和目标期刊要求。
2. 第一轮结构审稿：让AI检查研究问题、摘要结构、方法完整性、结果与讨论是否对应，先解决大问题。
3. 第二轮统计核验：单独检查变量类型、检验方法、置信区间、P值、多重比较、缺失值处理和敏感性分析。
4. 第三轮伦理与引用检查：核对伦理批准、知情同意、注册号、数据可得性、利益冲突和参考文献是否真实支持正文表述。
5. 第四轮语言与投稿格式：检查标题、摘要、图表标题、缩写、字数、期刊格式和报告规范。
6. 回复审稿意见：把每条审稿意见拆成“感谢、回应、修改位置、修改内容、未采纳理由”五个部分，形成逐点回复。

这个流程的重点是分轮次处理问题，不要一次要求AI完成所有审稿任务。医学论文常见错误往往藏在方法、样本、结局和统计结果的对应关系中，需要反复核对。

统计、伦理和引用核验清单

统计检查不能只看语言是否顺畅。作者应把统计方法与数据结构对应起来，例如连续变量是否正态、分类变量是否适合卡方检验、生存资料是否需要Kaplan-Meier或Cox模型、重复测量是否考虑相关性。

• 研究设计：明确是随机对照试验、队列研究、病例对照研究、横断面研究、诊断试验、系统综述还是基础研究。
• 样本与分组：检查纳入排除标准、样本量估算、脱落情况、基线可比性和亚组定义。
• 结局指标：区分主要结局、次要结局、探索性结局，确认摘要、方法、结果和表格中的名称一致。
• 统计方法：核对检验选择、模型变量、混杂控制、效应量、95%置信区间、P值和多重比较处理。
• 伦理合规：检查伦理审批编号、知情同意、临床试验注册、数据共享声明和利益冲突披露。
• 引用真实性：逐条核对关键引用的PMID/DOI、研究对象、方法、样本量、结局和结论是否支持正文表述。

可以使用这样的prompt：请逐项检查我的统计方法是否与研究设计、变量类型和结局指标匹配。请列出可能不匹配之处、需要补充的信息、建议咨询统计师的问题，以及哪些结论在当前统计结果下不应写得过满。

不同使用场景对比

如果你正在比较不同AI工具的审稿能力，可以参考站内对比页，但最终仍应以原始证据和期刊要求为准。

回复审稿意见prompt

回复审稿意见的核心不是“说服审稿人”，而是清晰展示你理解了问题、已经修改了稿件，或在有充分理由时解释为什么没有完全采纳建议。

回复模板：请根据以下审稿意见和我的修改内容，生成逐点回复。每条回复包括：感谢审稿人、简要回应、具体修改位置、修改后的关键句、如未采纳请说明理由。语气保持专业、克制、尊重，不夸大研究结论。

冲突意见处理模板：两位审稿人对同一问题提出相反建议。请帮我整理可行回应方案，列出每种方案的优缺点，并建议如何在不改变研究事实的前提下修改正文和回复信。

在回复中，不建议让AI编造新增分析、伦理批准、注册信息或未完成的实验。所有新增结果、补充分析和文献依据都应能在修改稿、补充材料或原始数据中找到。

高质量输出的写法技巧

审稿prompt应尽量包含角色、任务、输入范围、输出格式、判断标准和限制条件。例如要求AI按表格输出“问题、证据、风险、修改建议、优先级”，比只说“帮我审稿”更有效。

• 明确研究类型：不同研究设计对应不同报告规范和统计问题。
• 要求分级：把意见分成必须修改、建议修改和仅供考虑。
• 要求定位：让AI指出问题位于摘要、方法、结果、讨论或表格。
• 要求依据：每条意见说明来自原文、报告规范、统计原则还是期刊要求。
• 限制输出：要求不要生成临床建议、不要编造引用、不要替作者得出未被数据支持的结论。

如果你需要按疾病、研究类型或写作任务整理prompt，也可以从专题页查找相关入口，再把具体场景加入你的审稿指令中。

风险与边界：哪些事情不能交给AI决定

AI可以作为审稿辅助工具，但不能替代临床判断、伦理审查、统计复核、作者责任和期刊同行评议。本文内容仅用于科研写作和投稿准备，不构成临床建议，也不应用于指导患者诊疗。

医学结论必须逐项核对原始论文、PMID/DOI、研究方法、样本来源、纳排标准、主要和次要结局、统计模型、效应量、置信区间和P值。尤其是指南、系统综述、RCT和真实世界研究的结论，不能只凭AI摘要判断可靠性。

还要注意隐私和版权风险。不要把未脱敏的患者资料、受限数据库内容、未公开审稿材料或含有保密要求的合作数据直接输入第三方系统。对于涉密稿件，应遵循机构、期刊和基金项目的规定。

可直接复制的最终检查prompt

下面这个综合prompt适合在投稿前最后一轮使用：请作为医学论文审稿与投稿前自查助手，检查我提供的稿件。请按研究问题、方法、样本、结局、统计、伦理、引用、图表、讨论、期刊格式十个维度输出问题清单。每条问题请包含位置、严重程度、原因、修改建议和需要作者人工核验的证据。请特别标出所有可能过度推断、引用不支持、统计方法不清或医学结论需要回到原始论文PMID/DOI核查的地方。不要提供临床建议，不要编造文献和数据。

完成AI审稿后，作者仍应进行人工复核：检查原始数据、统计代码、伦理文件、投稿系统要求、参考文献全文和共同作者意见。审稿prompt的价值在于提高检查覆盖面，而不是把论文责任转移给工具。