El 89% de los papers biomédicos muestran huellas de IA: qué dice la cifra

La cifra nueva y qué mide

El paper, firmado por Lena Holzwarth, Rita González-Márquez y Dmitry Kobak, lleva por título Most biomedical publications show signs of LLM-assisted writing y propone un método que sus autores describen como no sesgado. En lugar de adivinar si un texto concreto lo escribió una máquina, mira la frecuencia de ciertas palabras sobre todo el corpus y detecta cuándo esa frecuencia se dispara.

Aplicado al texto completo de los papers biomédicos de acceso abierto en PubMed Central, el resultado es contundente: hacia finales de 2025, nueve de cada diez artículos tienen un exceso de vocabulario asociado a los modelos de lenguaje. La IA tiene el doble de probabilidades de haber intervenido en la redacción de la sección de Discusión (68%) que en la de Métodos (32%), aunque incluso ahí la prevalencia supera la mitad.

La cifra es nueva y aún no tiene cobertura mediática independiente: sale de una sola fuente de primer nivel, sin verificación externa. Merece tomarse como lo que es, una estimación sobre un corpus determinado, no como una medida universal del fraude científico.

De dónde sale el "delve": la huella léxica de los chatbots

El truco estadístico se apoya en un fenómeno que los editores ya reconocen a simple vista. Palabras como delve, intricate, underscore, pivotal, crucial, invaluable, unparalleled o meticulously eran raras en la literatura científica hasta 2022, y su frecuencia se disparó justo después de la llegada de ChatGPT.

Un trabajo previo de Juzek y Ward (Why Does ChatGPT "Delve" So Much?, presentado en COLING 2025) identifica 21 de estas palabras foco y deja sobre la mesa un puzzle sin resolver: los modelos las sobreutilizan, pero no hay evidencia clara de que eso se deba a su arquitectura, a los algoritmos o a los datos de entrenamiento. Los autores apuntan, sin confirmarlo, al refuerzo con feedback humano. Da igual la causa para la detección: esa marca de agua involuntaria ya basta para medir la penetración de la IA en el registro científico.

El 13,5% y el 14%, números de otro calibre

La novedad del 89% contrasta con las estimaciones que el propio grupo de Kobak manejaba en 2024. En el estudio publicado en Science Advances en julio de 2025, con más de 15 millones de abstracts de PubMed, calculaban que al menos el 13,5% de los resúmenes de 2024 habían pasado por un modelo de lenguaje, con picos del 40% en algunos subcorpus según disciplina, país o revista. Unas semanas antes, Nature había llegado a una conclusión parecida: alrededor de uno de cada siete abstracts biomédicos de 2024, más de 250.000 de los 1,5 millones indexados, contenía palabras telltale propias de los chatbots.

¿Qué explica el salto del 13,5% al 89%? No se sabe aún con certeza. Puede que los métodos no midan lo mismo: el texto completo frente a los abstracts, un corpus de acceso abierto frente a PubMed entero, y una ventana temporal distinta. Puede que haya habido, además, una aceleración real del uso entre 2024 y finales de 2025. El propio estudio nuevo advierte de que la comparabilidad con los anteriores es delicada y requiere leer el paper con calma.

La crisis de integridad, al fondo

Más allá de los porcentajes, el contexto es menos amable. En 2023 las retracciones superaron por primera vez las 10.000, un récord que The Guardian describió como "la punta del iceberg". Más de 8.000 correspondían a revistas de Hindawi, la filial de Wiley que anunció el cierre de la marca. Las fábricas de papers, nacidas en China por la presión de publicar y extendidas a India, Irán, Rusia y Europa del Este, producen estudios fabricados en serie que a veces llegan a bases de datos usadas para descubrir fármacos.

La IA agrava la partida: herramientas como ChatGPT pueden generar papers "copia" casi idénticos a otros legítimos que superan los controles estándar de plagio, y Nature informó de que se cree que cientos ya se han publicado.

Qué se hace al respecto

Editoriales, universidades y agencias responden con políticas de declaración obligatoria del uso de IA y con herramientas de escrutinio que criban integridad, consistencia y lenguaje. Los detectores basados en exceso de vocabulario, como el de Kobak y su equipo, ganan terreno frente a los detectores binarios poco fiables. La pregunta de fondo sigue abierta: usar la IA para salvar barreras idiomáticas es legítimo; fabricar o clonar papers no lo es. Distinguir ambos casos es el siguiente reto, y de esa distinción depende la confianza en el registro científico.

Fuentes

1. arXiv (Lena Holzwarth, Rita González-Márquez, Dmitry Kobak) — Most biomedical publications show signs of LLM-assisted writing (https://arxiv.org/abs/2608.10715) [tier 1]
2. arXiv / COLING 2025 (Tom S. Juzek, Zina B. Ward) — Why Does ChatGPT "Delve" So Much? Exploring the Sources of Lexical Overrepresentation in Large Language Models (https://arxiv.org/abs/2412.11385) [tier 1]
3. arXiv / Science Advances (Dmitry Kobak, Rita González-Márquez, Emőke-Ágnes Horvát, Jan Lause) — Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary (https://arxiv.org/abs/2406.07016) [tier 1]
4. Nature News (Smriti Mallapaty) — Signs of AI-generated text found in 14% of biomedical abstracts last year (https://www.nature.com/articles/d41586-025-02097-6) [tier 2]
5. arXiv — How much are LLMs changing the language of academic papers after ChatGPT? (https://arxiv.org/pdf/2509.09596) [tier 1]
6. The Guardian / The Observer (Robin McKie) — 'The situation has become appalling': fake scientific papers push research credibility to crisis point (https://www.theguardian.com/science/2024/feb/03/the-situation-has-become-appalling-fake-scientific-papers-push-research-credibility-to-crisis-point) [tier 2]
7. Nature News — More than 10,000 research papers were retracted in 2023 — a new record (https://www.nature.com/articles/d41586-023-03974-8) [tier 2]
8. Retraction Watch — Hindawi reveals process for retracting more than 8,000 paper mill articles (https://retractionwatch.com/2023/12/19/hindawi-reveals-process-for-retracting-more-than-8000-paper-mill-articles/) [tier 2]
9. Nature News — Journals infiltrated with 'copycat' papers that can be written by AI (https://www.nature.com/articles/d41586-025-03046-z) [tier 2]
10. Chemistry World (Royal Society of Chemistry) — AI tools tackle paper mill fraud overwhelming peer review (https://www.chemistryworld.com/features/ai-tools-tackle-paper-mill-fraud-overwhelming-peer-review/4022253.article) [tier 2]