Perceptions of Artificial Intelligence in the Editorial and Peer Review Process: A Cross-Sectional Survey of Traditional, Complementary, and Integrative Medicine Journal Editors

Een enquête onder redacteuren van tijdschriften voor traditionele, complementaire en integratieve geneeskunde toont aan dat, hoewel er een breed vertrouwen is in de toekomstige rol van kunstmatige intelligentie voor redactionele taken, de daadwerkelijke adoptie beperkt blijft door een gebrek aan beleid, training en ethische richtlijnen.

De kern

De AI-Revolutie in de Wereld van Medische Journals: Een Verhaal voor Iedereen

Stel je voor dat de wereld van wetenschappelijke publicaties een enorme, drukke bibliotheek is. In deze bibliotheek werken duizenden "bibliothecarissen" (de redacteuren van tijdschriften) die ervoor zorgen dat elk nieuw boek (wetenschappelijk artikel) dat binnenkomt, goed is geschreven, eerlijk is en geen plagiaat bevat.

Deze bibliotheek is echter heel speciaal: het gaat hier niet over gewone boeken, maar over Traditionele, Complementaire en Integrale Geneeskunde (TCIM). Denk aan acupunctuur, kruidengeneeskunde en meditatie. Dit is een wereld waar oude wijsheid en moderne wetenschap samenkomen, wat het controleren van de boeken extra lastig maakt.

Nu komt er een nieuwe, krachtige robot genaamd AI (Kunstmatige Intelligentie) de bibliotheek binnen. Deze robot kan snel tekst controleren, grammatica verbeteren en zelfs zoeken naar nep-inhoud. Maar de vraag is: Willen de bibliothecarissen deze robot wel gebruiken?

Dat is precies wat dit onderzoek van Ng en collega's uitzoekt. Ze hebben 217 van deze "bibliothecarissen" gevraagd wat ze van de robot vinden. Hier is wat ze ontdekten, vertaald naar alledaagse taal:

1. De Robot is bekend, maar wordt nog niet ingezet

De meeste bibliothecarissen (70%) kennen de robot wel. Ze hebben hem misschien thuis al eens gebruikt om een e-mail te schrijven of een recept te zoeken. Maar in hun werk? Bijna niemand gebruikt de robot nog.

• De analogie: Het is alsof je een superkrachtige stofzuiger in huis hebt staan, maar je gebruikt hem nog steeds met een bezem. Ze weten dat de machine er is, maar ze durven hem nog niet aan te zetten voor het echte werk.

2. Waar de robot wel goed voor is (en waar niet)

De redacteuren zijn het erover eens dat de robot geweldig is voor saaie, technische klusjes:

• ✅ Grammatica en taal: De robot kan tekst als een proeflezer nakijken.
• ✅ Plagiaat controleren: Hij kan snel zien of iemand iets gekopieerd heeft.
• ❌ Menselijke gesprekken: Ze willen de robot niet gebruiken om met schrijvers te praten, ruzies op te lossen of complexe oordelen te vellen.
• De analogie: De robot is een uitstekende rekenmachine of spellingcorrector, maar een slechte therapeut of rechter. Je wilt niet dat een robot je vertelt waarom je manuscript wordt afgewezen; dat moet een mens doen.

3. De grote angst: De "Hallucinerende" Robot

De grootste zorgen gaan over drie dingen:

• Bias (Vooroordelen): Als de robot is getraind op oude, vooroordeelrijke data, maakt hij dezelfde fouten.
• Leugens (Hallucinaties): De robot kan dingen verzinnen die er niet zijn, alsof hij droomt terwijl hij werkt.
• Verantwoordelijkheid: Als de robot een fout maakt, wie is er dan schuldig? De schrijver? De redacteur? Of de robot zelf?
• De analogie: Het is alsof je een zeer slimme, maar soms een beetje dronken assistent hebt. Hij kan snel werken, maar hij vertelt soms grappige verhalen die niet waar zijn. Je kunt hem niet blindelings vertrouwen als het gaat om je leven (of in dit geval, de gezondheid van patiënten).

4. Niemand heeft een handleiding

Het meest opvallende is dat de meeste tijdschriften geen regels hebben over hoe je met deze robot om moet gaan.

• 65% van de redacteuren zegt: "Onze bibliotheek heeft geen instructieboekje voor deze robot."
• Ze weten niet of ze hem mogen gebruiken, en ze hebben ook geen training gekregen.
• De analogie: Het is alsof je een nieuwe, geavanceerde auto krijgt zonder handleiding en zonder rijles. Je mag hem misschien wel gebruiken, maar je weet niet hoe je veilig moet rijden.

5. De toekomst: We hebben de robot nodig, maar met voorzichtigheid

Ondanks de twijfel geloven bijna alle redacteuren dat AI in de toekomst belangrijk zal zijn. Ze zien het als een hulpmiddel om hun werk sneller te doen, zodat ze meer tijd hebben voor de echte, menselijke oordelen.

• Ze willen graag leren hoe ze de robot veilig kunnen gebruiken.
• Ze willen dat er duidelijke regels komen.

Conclusie: Een balans tussen mens en machine

Kort samengevat: De redacteuren van deze medische tijdschriften zien AI als een nuttig hulpmiddel, maar geen vervanger. Ze willen de robot gebruiken om de "saaie" dingen te doen (zoals taalcontrole), maar ze willen de menselijke wijsheid behouden voor de moeilijke beslissingen.

Ze roepen op tot:

1. Training: Leer de bibliothecarissen hoe ze de robot veilig moeten bedienen.
2. Regels: Maak duidelijke afspraken over wat mag en wat niet.
3. Voorzichtigheid: Gebruik de robot niet voor de dingen die menselijk inzicht vereisen.

Het is een verhaal over hoe een oude, vertrouwde wereld probeert om een nieuwe, snelle technologie te omarmen zonder haar eigen ziel (de menselijke beoordeling) te verliezen.

Technische samenvatting

Titel en Context

Titel: Percepties van Kunstmatige Intelligentie in het Redactionele en Peer Review-proces: Een Cross-sectioneel Onderzoek onder Redacteuren van Tijdschriften voor Traditionele, Complementaire en Integratieve Geneeskunde (TCIM).
Auteurs: Ng et al. (2026).
Doel: Het in kaart brengen van de kennis, het gebruik, de percepties, ethische zorgen en de toekomstvisie van redacteuren van TCIM-tijdschriften ten aanzien van het gebruik van AI-chatbots (AICs) in de academische publicatiecyclus.

---

1. Het Probleem

De integratie van kunstmatige intelligentie (AI) in academische publicaties biedt potentieel voor efficiëntieverbetering, maar de toepassing binnen het specifieke domein van Traditionele, Complementaire en Integratieve Geneeskunde (TCIM) is complex.

• Unieke Uitdagingen: TCIM-onderzoek kenmerkt zich door diverse methodologieën, cultureel ingebedde kennisystemen en interdisciplinaire benaderingen. Dit maakt het beoordelingsproces lastiger dan in de conventionele biomedische wetenschap.
• Kennislacune: Er is een gebrek aan empirische data over hoe redacteuren in dit specifieke veld AI zien, welke voordelen en risico's zij identificeren, en hoe ethische kwesties (zoals transparantie en accountability) worden benaderd.
• Behoefte: Er is nood aan inzicht om AI-tools te ontwikkelen die aansluiten bij de behoeften van TCIM en om beleidsrichtlijnen te vormen die verantwoord gebruik stimuleren.

---

2. Methodologie

Het onderzoek is opgezet als een anonieme, online cross-sectionele enquête.

• Steekproef:

  • Doelgroep: Redactieleden (Hoofdredacteuren, geassocieerde redacteuren, redactieraad) van 115 TCIM-tijdschriften.
  • Selectiecriteria: Alleen personen die direct betrokken zijn bij het peer review- en redactionele proces. Copyeditors en statistische editors zonder inhoudelijke verantwoordelijkheid werden uitgesloten.
  • Aanpak: Handmatige verzameling van e-mailadressen van redactieleden via tijdschriftwebsites.
  • Uitnodigingen: 5.119 uitnodigingen verstuurd; 579 e-mails bouncen.
  • Respons: 237 respondenten vulden de enquête in (5,2% responsrate), waarvan 217 (91,6%) voldeden aan de insluitingscriteria.

• Instrument:

  • Een gestructureerde vragenlijst van 38 vragen, verdeeld over 9 pagina's, ontwikkeld op basis van een eerder protocol (Ng et al.).
  • Inhoud: Demografie, bekendheid en huidig gebruik van AI, waargenomen voordelen en uitdagingen, ethische zorgen, en toekomstverwachtingen.
  • Analyse: Kwantitatieve data werden geanalyseerd met beschrijvende statistieken (percentages, verhoudingen). Kwalitatieve open vragen werden geanalyseerd via inductieve codering en thematische analyse.
  • Rapportage: Volledig in overeenstemming met de CHERRIES en STROBE-richtlijnen.

---

3. Belangrijkste Resultaten

A. Demografie en Bekendheid

• De respondenten waren voornamelijk mannelijk (54,9%) en werkten voornamelijk aan universiteiten (70,0%).
• Bekendheid: 70,0% gaf aan bekend te zijn met AI-tools.
• Persoonlijk Gebruik: 83,7% had AI-chatbots (zoals ChatGPT) persoonlijk gebruikt, maar 61,0% had deze nooit gebruikt voor taken gerelateerd aan hun redactionele rol.

B. Huidig Beleid en Training

• Training: 65,3% gaf aan dat hun tijdschrift of uitgever geen training bood over AI-tools. Van degenen die wel toegang hadden tot training, had 54,1% deze niet gevolgd.
• Beleid: 30,1% gaf aan dat er geen AI-beleid was, en 46,0% was hierover onzeker. Slechts 23,8% bevestigde de aanwezigheid van een beleid.
• Behoefte aan Training: 49,1% gaf aan dat "veel" training nodig zou zijn voor effectief gebruik; 63,0% was bereid om meer te leren.

C. Percepties van Nut en Toepassing

Redacteuren onderscheiden sterk tussen tekstgerichte taken en complexe beoordelings taken:

• Hoogste steun (als "zeer nuttig" of "nuttig"):
  • Taal- en grammaticacontroles: 81,0%
  • Plagiaat- en ethische screening: 67,4%
• Laagste steun / Scepticisme:
  • Omgaan met vragen van auteurs/reviewers: 39,0% vonden dit onnuttig.
  • Directe communicatie over manuscriptstatus: 33,0% vonden dit onnuttig.
• Toekomstvisie: 82,8% geloofde dat AI belangrijk zal zijn voor de toekomst van wetenschappelijk publiceren. Echter, 65,3% gaf aan dat hun tijdschrift geen beleid heeft om dit te sturen.

D. Waargenomen Voordelen en Uitdagingen

• Voordelen: Het verminderen van de administratieve last (70,1%) en het verbeteren van de taal en kwaliteit van inzendingen (76,0%).
• Uitdagingen:
  • Bias: 82,1% was bezorgd dat AI bestaande biases in trainingsdata kan versterken.
  • Menselijk Inzicht: 79,3% vreesde dat AI de contextuele en emotionele nuances van interacties met auteurs mist.
  • Ethiek: 79,1% noemde ethische dilemma's rondom accountability en transparantie.
  • Praktisch: Gebrek aan training en hoge initiële investering in tijd en middelen.

E. Thematische Analyse (Open Vragen)

De kwalitatieve analyse bevestigde een spanning tussen praktische voordelen en ethische risico's:

• Toegestane Gebruik: Taalbewerking, vertaling en administratieve ondersteuning.
• Verboden Gebruik: Authorship (schrijverschap) en peer review-besluitvorming.
• Zorgen: "Hallucinaties" (onjuiste informatie), gebrek aan vertrouwelijkheid (risico dat manuscripten in AI-modellen terechtkomen) en het risico op een afname van de menselijke oordeelsvorming.

---

4. Belangrijkste Bijdragen

1. Eerste Specifieke Inzicht: Dit is een van de eerste studies die zich specifiek richt op de percepties van redacteuren in het TCIM-domein, een veld dat vaak over het hoofd wordt gezien in algemene AI-publicatiestudies.
2. Kloof tussen Kennis en Toepassing: Het onderzoek identificeert een duidelijke kloof: redacteuren zijn bekend met AI en zien de potentie, maar de daadwerkelijke implementatie in het redactionele proces is minimaal vanwege gebrek aan beleid, training en ethische richtlijnen.
3. Nuancering van AI-toepassingen: Het paper benadrukt dat redacteuren AI niet als een allesomvattende oplossing zien, maar wel als een waardevol hulpmiddel voor specifieke, repetitieve taken (taal, screening), terwijl ze terughoudend blijven bij complexe oordeelsvorming.
4. Beleidsoverwegingen: Het biedt concrete aanbevelingen voor tijdschriften en uitgevers om gerichte training en duidelijke beleidslijnen te ontwikkelen die specifiek inspelen op de unieke methodologische en culturele nuances van TCIM-onderzoek.

---

5. Betekenis en Conclusie

De studie concludeert dat hoewel TCIM-redacteuren de potentie van AI erkennen om de efficiëntie te verhogen en de kwaliteit van manuscripten te ondersteunen, de adoptie wordt gehinderd door praktische barrières, ethische bezwaren en een gebrek aan institutionele begeleiding.

Kernboodschap: Voor een verantwoorde integratie van AI in TCIM-publicaties is het cruciaal om:

• Gerichte trainingen aan te bieden.
• Duidelijke beleidslijnen te formuleren (wat mag en wat niet).
• De menselijke oordeelsvorming en culturele sensitiviteit centraal te houden in het redactionele proces.
• Transparantie en accountability te waarborgen om het vertrouwen in de wetenschappelijke integriteit te behouden.

Zonder deze maatregelen bestaat het risico dat AI-tools worden afgewezen of, erger, onbeheerd worden gebruikt, wat de kwaliteit en integriteit van het TCIM-onderzoek kan ondermijnen.