根據《RTTNews》報導，一項刊登於《刺胳針》期刊的最新研究顯示，醫學研究論文中使用的數千筆參考文獻可能為假。這項由哥倫比亞大學護理學院（Columbia School of Nursing）副教授 Maxim Topaz 領導的團隊，透過人工智慧（AI）系統審查了 2023 年至 2026 年初發表的 250 萬篇生物醫學研究論文，共檢查了 9,710 萬筆參考文獻，並發現其中存在超過 4,000 筆疑為虛假的參考文獻，涉及 2,810 篇論文。

研究指出，這些虛假參考文獻的數量呈現顯著上升趨勢。在 2023 年，大約每 2,828 篇論文中會發現至少一篇包含虛假參考文獻；到了 2025 年，此比例急劇上升至每 458 篇中就有一篇；而至 2026 年初，這一比例更進一步攀升至每 277 篇論文中便有一篇。這些假參考文獻內容製作得相當逼真，格式正確、日期真實，甚至包含研究人員的真實姓名，因此難以被人工辨識。

AI 系統在辨識假文獻方面的準確率高達 91%，它透過比對 PubMed、Crossref、OpenAlex 和 Google學術搜尋等可信賴的資料庫來進行判斷。研究發現，受影響的論文多數僅含一至兩筆假參考文獻，但也有部分論文出現多筆。綜述文章（Review articles）比其他類型論文更容易出現虛假引用。假參考文獻涉及的熱門主題包含 CRISPR 基因編輯、AI 驅動疫苗與腸道微生物組研究等。

Maxim Topaz 接受 CBS新聞 訪問時表示：「當這些假參考文獻進入文獻庫時，最終將會出現在臨床指南中，而醫生正是依據這些指南來提供治療。這意味著，您的醫生可能會根據從未存在的研究來做出治療決策。」研究團隊建議，出版商應在論文審核或發表前使用自動化的參考文獻檢查工具，並應重新檢查較早發表的論文，若發現虛假參考文獻影響研究結果，應予以糾正或撤回。