Eine von der Columbia University School of Nursing durchgeführte Untersuchung mithilfe von künstlicher Intelligenz hat alarmierende Ergebnisse bezüglich gefälschter Referenzen in wissenschaftlichen Publikationen offenbart. Das Forschungsteam identifizierte fast 3.000 peer-reviewte medizinische Fachartikel, die Zitate enthalten, die in wissenschaftlichen Datenbanken gar nicht existieren. Die Studie, veröffentlicht in The Lancet, untersucht 2,5 Millionen Papers, die zwischen Januar 2023 und Februar 2026 in PubMed Central als Open Access erschienen sind. Das Analysewerkzeug überprüfte insgesamt 97,1 Millionen Referenzen. Dabei wurden 4.046 gefälschte Zitate in 2.810 Artikeln entdeckt. Die Rate dieser Fälschungen hat sich seit 2023 mehr als verdreizehnfacht. Während die Zahl der gefälschten Zitate im Jahr 2023 relativ stabil bei etwa vier pro 10.000 Artikeln lag, stieg sie ab Mitte 2024 drastisch an. Bis Anfang 2026 erreichte die Rate schätzungsweise 57 pro 10.000 Artikel. Dieser Anstieg fällt zeitlich mit dem vermehrten Einsatz von KI-Texterstellungstools zusammen. Maxim Topaz, der die Studie leitete, warnt vor den schwerwiegenden Konsequenzen für die Patientenversorgung. Da medizinische Fachkräfte und Entwickler klinischer Leitlinien auf diese Daten angewiesen sind, können sie nicht erkennen, dass die zugrunde liegende Beweislage nicht existiert. In einem der geprüften Artikel waren beispielsweise 18 von 30 Referenzen gefälscht. Einige dieser nicht存在的 Zitate wurden bereits von anderen Arbeiten zitiert und finden sich in systematischen Übersichten, die klinische Entscheidungen direkt beeinflussen. Bisher hat der überwiegende Teil der betroffenen Verlage keine Maßnahmen ergriffen. Zum Zeitpunkt der Prüfung hatte 98,4 % der Artikel mit gefälschten Referenzen keine Korrektur oder einen Widerruf erfahren. Die Autoren der Studie fordern daher sofortige Maßnahmen: Verlage sollten bei jeder Einreichung die Referenzen automatisch verifizieren. Indexdienste müssen Metadaten hinzufügen, um Nutzern eine Bewertung der Genauigkeit zu ermöglichen. Zudem plädieren die Forscher dafür, dass Datenbanken zur Forschungsethik eine eigene Kategorie für gefälschte Referenzen einrichten, um eine systematische Verfolgung und Rechenschaftspflicht zu gewährleisten. Darüber hinaus wird ein retrospektives Screening bestehender Veröffentlichungen gefordert, um bei Kompromittierung der Schlussfolgerungen Korrekturen oder Rückziehungen auszusprechen. In einem begleitenden Kommentar betonen Howard Bauchner und Frederick P. Rivara, dass die Studie ein besorgniserregendes Problem beleuchtet, das die Notwendigkeit unterstreicht, die Integrität der Forschung zu erhalten und zu verbessern. Angesichts des sinkenden öffentlichen Vertrauens in die Wissenschaft weltweit müssen verstärkte Anstrengungen unternommen werden, um die Glaubwürdigkeit der Forschung zu sichern. Die Autoren der Studien betonen dabei eindringlich, dass Autoren für den gesamten Inhalt ihrer Manuskripte, einschließlich der Literaturliste, persönlich verantwortlich sind und dafür zur Rechenschaft gezogen werden müssen. Die Kombination aus technischen Überprüfungsmethoden durch KI und strengeren ethischen Standards erscheint als wesentlicher Schritt, um die wissenschaftliche Praxis vor weiteren Schäden zu schützen.