作者:三軍總醫院 一般醫學部 陳冠宇 醫師

原來醫學論文寫作沒有想像中困難
在 PGY 階段,曾有老師邀請我試著寫一篇文章,礙於當時完全沒有概念,雖然沒直接拒絕老師的好意,卻因遲遲未回覆而不了了之。事後回想非常可惜,這次參加新思惟的課程,就是想加強能力,避免同樣的遺憾再次發生。
作者:三軍總醫院 一般醫學部 陳冠宇 醫師

在 PGY 階段,曾有老師邀請我試著寫一篇文章,礙於當時完全沒有概念,雖然沒直接拒絕老師的好意,卻因遲遲未回覆而不了了之。事後回想非常可惜,這次參加新思惟的課程,就是想加強能力,避免同樣的遺憾再次發生。
作者:嶺先牙醫診所 羅士傑 總院長

通過博士候選人資格考時,我原以為最難的關卡已過,沒想到真正令我焦慮難眠的,是那封遲遲未到的論文接受信(Acceptance Letter)。
依照陽明交大腦科所的規定,必須在期刊論文被接受後才能動筆寫博士論文。換言之,投稿不再只是履歷加分項,而是畢業路上的實質門檻。帶著這份急迫感,我參與了全日的工作坊,希望為自己的研究進度找尋強而有力的加速工具。
作者:中山醫學大學附設醫院 內科部 高瑞宏 醫師

首先,我想表達對這門課程及所有老師的由衷感謝。學術研究與論文發表一直是我畏懼且刻意迴避的領域。在現行教育體制下,若非主動爭取資源或幸運遇到願意提拔的師長,要在醫學系六年內掌握發表技能並非易事。
身為內科住院醫師,相較於 PGY 時期就競爭熱門科別的同學,我過去有更多空間去延後對研究的規劃。然而,面對明年的次專科考試,這道關卡已避無可避。我期許能藉此深入了解這個陌生領域,除了順利通過考試,也能在 PubMed 上留下自己的研究成果。

「收穫良多,統計圖表與文本編排起來很有用。原本很沒自信,上課後都決定再一次拼看看了!課程還有與時俱進加入 AI 輔助學習!妙用無窮。希望課後能成功發表。」
統計圖表與 AI 工具的整合,正是我們這幾年持續精進的重點——讓學員不只學到方法,更能立刻上手應用。「沒自信」是很多人來上課前的心情,但掌握正確的架構之後,往往一切就開始不一樣了。
許多研究新手在起步時,最大的困難不是「不努力」,而是「不知道問誰」。醫院裡的學習資源往往集中在少數人手上,資深前輩也未必有時間一一解答。而在這裡,你能在一天之內獲得過去可能要花數年才能摸索到的方向,這樣的密度與品質,正是新思惟想要提供的價值。
我們已協助學員累積發表突破 7000 篇論文!不管是投稿選刊策略,還是突破寫作瓶頸,這裡提供你最需要的實戰捷徑。別再走冤枉路,用精準的學習,換來成功的發表!
2025 年新思惟研究課程之友,共 1034 篇論文發表!論文破蛋 68 人,非醫療相關的學員增加 94%。
新思惟學員發表論文的速度,2025 年總計在原創論文(clinical、meta-analysis、network meta-analysis)的表現,中位數 92 天!表示這三類有一半的文章從投出到被接受,少於或等於 92.5 天。
關於外科系的研究課程,歡迎參考我們的《臨床研究與發表工作坊》,從統計內容到講師,都是針對外科領域所打造,有外科雜誌 editor 與 reviewer 角度分享、有限個案數相關的統計、survival analysis 統計製圖、如何有效回覆 reviewer 等不同主題。
對統合分析,或者個案報告、技術發表、文獻回顧等不同文體有興趣的朋友,我們也有相應的課程喔!主題不同,一樣高品質、一樣好口碑、一樣充實內容!
來到工作坊上課,不但不會感到無聊疲累,還覺得內容易懂好吸收,為什麼新思惟的簡報跟演講可以如此清楚有效的傳遞知識呢?如果你想知道好簡報的秘訣,歡迎參考以下兩種工作坊。
自己的臨床做得很好,研究也發展不錯,但網路上的存在感卻形同透明?期待在這個時代生存得更好,讓自己的專業和成績被看見,網路個人品牌可以幫助你!
關於課後在寫作過程中遇到的問題,專屬於新思惟工作坊校友的線上 Office Hour,開辦囉!課後應用遇到問題,想問問校長的意見嗎?歡迎你來。
期待未來您也能與我們分享,論文被接受那一刻的喜悅。
一起來回味,活動當天的精彩時刻。

現場,有第一次接觸統計軟體的同學,也有已經用 SPSS 跑過統計的同學,在互動實作時間,都能滿載而歸。
因為除了教大家怎麼跑統計之外,資料探勘想法、統計圖表選擇、最終呈現優化、表格優化,都非常具有價值。
能讓新手跟老手都開心,都學到東西,都變強,是令我們很開心的事!
以下,來看看一些老師還想建議的細節,並看看得獎同學的精彩作品。

擁有學術寫作的基本能力,在進行個人研究,或是團隊合作上,都會是一大助力。AI 普及後,懂得使用 AI,迅速完成獨一無二且有個人風格及優質內容的人,更是「如虎添翼」。新思惟致力於協助讓各位學員具備這樣的能力,在職涯發展上能更加順遂。
感謝各位給籌備團隊的匿名回饋,各項分數都在 4.71 以上,謝謝大家的肯定!
根據課前的統計分析,本次學員組成如下:
各種匿名建議,我們均已在會議中提出討論,將持續改進。感謝各位的參與和鼓勵!
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