为了加速冠状病毒相关的研究，麻省理工学院出版社（MIT Press）正在创建一本新期刊Rapid Reviews: COVID-19 (RR:C19)，使用人工智能工具来快速处理稿件，并进行公开审稿和分享。

这本名为Rapid Reviews: Covid-19的线上期刊将通过人工智能，从bioRxiv 和 medRxiv 等预印本平台中的论文手稿进行分类，然后将结果拿给志愿者研究生进行第二轮筛选，将那些可能会影响公共卫生决策、临床治疗和社会舆论的论文标记出来，交给评审专家对研究的优势和局限性进行评论，并公开分享结果，根据学科和新颖程度对每篇论文最多会获得三位专家的审稿意见，不论论文作者同意还是不同意，这些评审意见都会通过在期刊公开发表。

Rapid Reviews: Covid-19 旨在加快对COVID-19相关研究的同行审查，防止虚假或误导性科学新闻的传播。编辑团队通过AI确认与新型冠状病毒及其影响有关的论文，这些论文已经发布到预印本服务器上，并由编委会交叉链接，对这些稿件进行快速同行评审。该期刊还为论文作者提供了发表选择，为在疫情后产生的研究传播提供了一个重要渠道。

这本刊将由MIT出版社管理，由加州大学伯克利分校公共卫生政策管理的教授Stefano Bertozzi担任主编。该期刊将在 7 月中旬推出首期（目前看来已经延迟），也就是第一批新冠预印本论文的审阅意见大集合。

“每天都有海量的素材，我们的目标是对最有趣的预印本进行快速评论……以及那些需要被证实或揭穿的信息，尤其是那些在媒体或社交媒体上获得大量关注的信息，” 杂志的主编Bertozzi说。截至今天，medRxiv和bioRxiv共收录约5900篇与新冠相关预印本论文。

MIT出版社主任Amy Brand说，COVID-19疫情推动了Rapid Reviews: Covid-19的诞生，提升科研速度和科学问责都在催促更快和更大程度的跨学科融合。开放获取（OA）模式是提高科学研究全球影响力和高质量传播的一种有效途径，而开放式同行评审（OPR）则是开放获取运动中重要的一项。

这个模式和盖茨基金会公开发表对其资助人研究工作的同行评审流程有些相似。

这本期刊的其中一个目标是为了避免以下情况：一份糟糕的文章投稿多家期刊，然后因为某家期刊邀请的审稿人忽略这些缺陷，导致该文最终还是发表。

由劳伦斯伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laboratory）设计的人工智能将首先根据其对卫生官员、临床医生和公众的重要性，按学科和创新性对研究进行分类。这些决定将由研究生志愿者检查，他们将把他们的建议传递给1600名审稿人。每篇文章将由最多3位专家进行独立评估，评论将在未经作者许可的情况下发表(尽管他们会得到通知)。

来自McGovern基金会的资助意味着这本期刊不会向作者收取APC费用

在人工智能技术和在各个专业领域研究生的帮助下，期刊希望每个月都能评审几十篇文章。

一般情况下，有两种结果。一种将在Rapid Reviews: Covid-19期刊上发表，另外一种仍然作为预印本。

Brand博士表示，希望能给研究人员自由，让RR:C19快速评估和强调他们的发现，同时也不放弃在更有声望的期刊上发表的可能性。

这项新举措是否会促使传统期刊进行同行评审的方式发生变化，将是一件很有趣的事情，因为传统期刊本身并不能避免错误。根据监管机构Retraction Watch的说法，在流感大流行期间，有20多篇同行评议的论文被撤稿，其中包括《新英格兰医学杂志》(New England Journal of Medicine)和《柳叶刀》(Lancet)的两篇引人注目的撤稿。

即使科学家能够快速找到有效的治疗新冠病毒的方法，Rapid Reviews: Covid-19也能凸显其持久的价值。因此，它在疫情之后，也将进化。