最近初筛了一个学术论坛征文投稿以及指导本科生论文，发现现在部分学术论文AI痕迹非常明显，这都不用测ai率（虽然这个也测不准），就是老师看多了，纯人工看都能看出哪些是ai写的，哪些是自己写的，如果发现好感度下降大半，基本就一票否决了，
AI痕迹主要体现如下：
下面以健康数据相关主题论文为例
1️⃣“xxx-xxx-xxx”固定模版样式的归纳总结。
健康数据流动本质上是医疗生产要素的数字化重构，其价值已从单一的治疗支持延伸至“预防-诊疗-康复-科研”的全链条创新。这种变革正在重塑全球医疗竞争格局，中国通过制度创新与技术突破构建的“数据流动-价值转化-生态重构”闭环，或将成为数字治理的全球范式。
2️⃣特别喜欢用“”表达其创做的新概念，但仅仅只是在一个部分提及，和上下文逻辑论证根本没有链接。
实践中健康数据的流动不仅是数据量的突破，更是医疗资源配置范式从“机构中心化”向”数据网络化”的质变。
3️⃣标题无逻辑式的对账工整。
合规边界识别（基于《数据安全法》重要数据目录） 动态边界校准（参考阈值动态调整机制） 协同边界治理（融合港澳粤三地监管沙盒经验）
4️⃣大量没有观点或论证作用的背景堆砌或连接词堆砌。
随着科技进步，健康数据发挥着日益重要的作用，健康数据跨境流动作为数字时代医疗健康产业的核心驱动力，其战略价值已超越单纯的技术协作范畴，正成为全球医疗创新生态重构的关键变量。没有健康数据跨境流动，我们将面临产业合作乏力、医学科研停滞、公共防疫滞后等问题，其重要性不言而喻，具体而言，体现在，其一，其二，其三。
5️⃣ai幻视乱编数据和支撑， 没有引用来源地罗列各种具体看似真实的数据。
（1）大湾区健康数据市场规模预计2027年突破5000亿元，但当前数据流通率不足15%。
（2）跨境就医患者达1万人次，但电子健康档案互认率不足30%，导致重复检查率高达45%。
（3）深圳前海、河套合作区等区域已开展数据跨境流动“负面清单”试点，2025年数据显示，医疗领域数据传输量同比增长37%，但合规成本仍占企业运营成本的18%-25%。
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