医学和理工科降 AI 率最纠结的就是：专业术语不能动，公式不能动，标准方法描述不能动——结果这三样恰恰是 AI 检测最爱的"高置信机器句式"。万方在这块尤其刁，因为它对术语上下文的匹配很敏感。
核心原则先立住："不可改的变可引用"。术语、公式、标准 protocol 保留原样，改的是它们周围的"修饰语+连接结构+解释句"。
具体四招：
1. 标准方法描述加"个性化噪声"
别写"取静脉血 5 mL，EDTA 抗凝，3000 r/min 离心 10 min"——这种万方库里几万条一模一样的。
改成："晨间空腹取肘静脉血 5 mL（EDTA 抗凝管，BD），当日 4°C 下 3000 r/min 离心 10 min，我们预实验试过 2500 转速下层分离不完整，故定在 3000"——加了"晨间空腹""BD 管""预实验试过"三个个性化信息，术语全保留，但整句向量被拉远了。
2. 公式和固定表述"图注化"
万方/知网对图片内文字不识别。长公式推导如果怕标红，改成"如式(1)所示"然后把推导放图里——但注意答辩时导师可能让你口述，所以图里写清楚就行，别偷懒到自己也看不懂。
3. 讨论段塞"阴性结果"和"局限性"
LLM 训练语料里"局限性"段往往写得四平八稳，但你真写自己研究的局限反而安全。比如"本研究样本均来自单中心，肝肾功能异常亚组人数不足，这是后面要补的"——这种话 AI 不太会这么写，因为太具体。
4. 参考文献引用方式换一下
"XXX 等研究表明[A]"→"A 这个观察最早是 XXX 在 2021 年报告的，后来 YYY 在复现时发现…"——把引用嵌进句子里，别让"[1][2][3]"排队。
医学方向特别提醒：别为了降 AI 率把"阿托伐他汀 20 mg qd"改成"阿托伐他汀每日一次 20 毫克"——导师和审稿人会疯。术语壳子不动，动的是壳子外面的 wrapper，这个边界守住就行。