Um pós-doutor que eu chamo Dr. S passou duas noites reconstruindo uma figura de bloco ocidental porque o assistente de um revisor marcou uma banda duplicada. O arquivo bruto mostrou que a imagem era limpa; o modelo de slide repetia uma etiqueta de faixa, não um resultado. Multiplique Dr. S pelos milhares de artigos que contêm algo pior. Uma análise de 2016 mBio de 20.621 artigos biomédicos encontrou imagens problemáticas em 3.8 por cento deles, com pelo menos metade mostrando sinais de manipulação deliberada. Esse estudo estabeleceu a taxa de base, e é por isso que os editores agora executam um novo software de detecção de IA antes que os revisores jamais vejam um manuscrito.
As ferramentas não funcionam como um olho humano. Eles são sistemas de visão de computador treinados para detectar regiões duplicadas, rotações, flips, flips e edições de cópia-mover dentro de uma única figura. Proofig e ImageTwin são dois sistemas comerciais agora usados por revistas e editores; a Associação Internacional de Editores Científicos, Técnicos e Médicos (STM) começou a integrar verificações de imagem semelhantes através de seu cross-publisher Integrity Hub. É preciso segundos por figura, não minutos ou horas. Essa velocidade é o que mudou.
Por que os editores agora estão rastreando cada figura
O estudo, liderado por Elisabeth Bik e colegas, examinou artigos de 40 revistas e encontrou bandas duplicadas, campos de microscopia reutilizados e seções giradas ou redimensionadas em aproximadamente um de cada 26 artigos.mBioOs autores estimaram que mais da metade das imagens marcadas sugeriam manipulação intencional, enquanto o resto parecia erros de montagem.
O resultado é que editores e editores mudaram de amostragem para rastreamento universal. Uma revista que processou quase algumas centenas de imagens por olho pode agora executar um problema completo através de software em uma tarde. Isso aumenta a chance de uma figura preguiçosa ou fraudulenta ser pega antes da publicação. Também produz positivos falsos, razão pela qual as revistas mantêm a revisão humana no loop. A taxa aceitável de falso-positivo depende do campo, do tipo de figura e das apostas de uma retração. Em revistas de biologia celular de alto volume, a tolerância para a falta de uma banda duplicada é próxima de zero; em relatórios de casos clínicos, uma bandeira excessiva pode interromper uma submissão limpa.
Dentro das novas ferramentas de triagem de AI
Os métodos fundamentais baseiam-se na análise de imagens forense e na visão por computador. Um detector divide cada figura em telhas, compara telhas para semelhança durante as transformações e mapeia regiões que correspondem mais do que o esperado. Algumas ferramentas também olham para linhas de blot, painéis de microscopia e gráficos de citometria de fluxo separadamente porque cada formato falha de maneiras diferentes. A ferramenta comercial Proofig anuncia verificações de seções de imagem duplicadas, viradas e giradas. ImageTwin oferece uma abordagem semelhante e tem sido testada pelos editores para o rastreamento pré-submissão.Introdução ao STM Integrity Hubfornece infraestrutura compartilhada para que os editores possam exibir manuscritos com ferramentas comuns antes da revisão editorial.
Uma limitação: esses sistemas são melhores em encontrar regiões duplicadas dentro de um único papel do que em localizar uma figura copiada da publicação de outra pessoa. Eles precisam de um banco de dados de referência para capturar duplicação de papel cruzado, e esses bancos de dados são desiguais em todas as disciplinas. Um bloco ocidental de um artigo de 2008 pode não ser indexado de uma forma que o software possa pesquisar rapidamente. A taxa de base de duplicação detectável é, portanto, menor do que a taxa real. Essa lacuna é um problema de infraestrutura de dados, não uma falta de ambição algorítmica.
A revisão humana ainda decide
Depois que o software marca uma figura, um editor ou oficial de integridade de pesquisa verifica os arquivos originais e pede aos autores dados brutos.Diretrizes de Imagem DigitalFaça um ponto repetidamente: qualquer alteração que mude a interpretação é inaceitável, enquanto ajustes de brilho ou contraste menores aplicados à imagem inteira são geralmente bons. Uma banda duplicada em uma figura pode ser um erro de corte e colagem honesto se o arquivo bruto correspondente for intacto e os dados subjacentes forem genuínos. Se o arquivo bruto estiver faltando, as opções do editor se estreitam e a rejeição se torna mais provável.
Eu vi um laboratório vizinho lidar com isso mal. Um ex-assistente de pesquisa tinha colado uma banda de um experimento em outra figura e, em seguida, deixou a instituição. O investigador principal passou quatro semanas reconstruindo o que o assistente tinha feito, e a revista retirou dois artigos. O PI fez a coisa certa depois do fato. O que as ferramentas de IA mais recentes fazem é mover esse confronto mais perto da submissão, antes que um artigo tenha tempo para influenciar um campo.
Esta é parte de uma mudança mais ampla nos gasodutos de submissão. A mesma infraestrutura que agora executa verificações de imagem está sendo ajustada para localizar fábricas de papel, um problema coberto em relatórios anteriores sobre aRetrações em massa de Wiley e HindawiOs editores estão combinando a forense de imagem com verificação de autor e verificação de submissão duplicada.Nenhum desses passos sozinho pára a fabricação; juntos eles aumentam o custo de obter uma figura falsa.
O que isso significa para o seu laboratório
Tratar a integridade da imagem como um hábito de pré-submissão, não um pensamento posterior.Os passos práticos são pequenos, e eles estão alinhados com as práticas de compartilhamento de dados que a maioria dos laboratórios já afirma seguir.
- Mantenha os arquivos de imagem crus, não editados, em uma pasta separada das figuras processadas, e nunca sobrescreva o arquivo bruto.
- Marque cada etapa de processamento em um arquivo de texto ao lado dos dados, incluindo ajustes de brilho e corte.
- Execute seus próprios números através de uma ferramenta de verificação de imagem antes de submeter quando a revista ou sua instituição oferece um.
- Para cada figura, prepare as configurações de dados brutos e aquisição para que você possa responder a uma consulta de imagem dentro de 48 horas em vez de três semanas.
- Se uma figura contém controles reutilizados, anotar isso claramente na legenda da figura e na letra de capa.
O passo menos confortável é o último: se você encontrar um problema na figura de um colega, diga-o antes que o manuscrito deixe o laboratório.O custo de uma conversa incômoda na submissão é uma fração do custo de uma retirada após a publicação.O medo de imagem limpa do Dr. S foi resolvido em dois dias porque os arquivos brutos foram nomeados corretamente e o caderno de laboratório era legível.O PI ao lado passou quatro semanas na mesma pergunta porque esses arquivos não existiam.
Comece com o próximo manuscrito que o seu laboratório irá enviar, não o que já está sendo revisado.Baixar o guia de imagem da revista, verifique a ferramenta de preparação de figuras e crie uma pasta chamada raw_images com um README.
