2025 / 7 / 18

2025 / 7 / 19（六）報名截止

 

 

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感謝各位舊雨新知的支持，7 / 19（六）《醫學論文與寫作工作坊》，現已報名額滿。

 

若您對我們的各種課程有興趣，歡迎追蹤新思惟國際，第一時間掌握最新訊息。

 

 

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2025 / 7 / 16

我的日常 ChatGPT 使用分享

 

 

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作者：蔡依橙

 

ChatGPT 是文筆最好，而且回話最為支持性的，也就是有些人說的「諂媚」。但也因為他這種順著使用者的說話語氣，在各種 AI 工具中，會讓人最想找他做一些疑難雜症看看。

 

實務上我最常跟他腦力激盪。像是如果我要寫一篇中文介紹文章，有想法，但還不確定怎麼構成。我會寫下幾個我預計提到的重點，請他幫我增添細節與實證資訊，寫成目標字數。

 

 

在使用 AI 前，自己要先懂得辨識真偽。

 

不過，他寫的東西還是很有 AI 味，我一般會讓他寫到約六成的完成度，就接手自己修改重寫，加上自己的風格，直到完成。

 

對我來說，從想法到六成完成度的文章，他處理得很好。但如果你繼續叫他寫到完稿的話，中文好的人一眼就能看出來這個有點 AI。

 

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2025 / 7 / 16

來聊聊我第二個訂閱的 AI 服務：Google Gemini

 

 

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作者：蔡依橙

 

之所以訂閱 Google Gemini 是幾個原因促成的。

 

 

市佔第二，有富爸爸加持。

 

我本來就有訂閱 Google One 空間分享給全家人用，每個月多加 300 元就能有 Gemini，增加的費用並不多。

 

而且因為是家庭共享，所以孩子們也能一起使用，他們都能用自己的 Gmail 登入，保留隱私，問自己想問的問題。

 

Google Gemini 為了打市場，目前 Deep Research 功能，是基礎訂閱戶就能用的。加上這是目前世界上市佔率第二，僅次於 ChatGPT 的 AI 服務，又有富爸爸 Google 生態系加持，我也想看看可以整合到什麼情況。

 

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2025 / 7 / 16

如何克服 data-driven writing？

 

 

 

 

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問：老師，上次提到 data-driven writing 很不好，但實務上我們當然都是從自己做很久的手術或治療出發。該怎麼做才能用同樣的資料處理成 hypothesis-driven 呢？

 

答：（蔡依橙）好奇心！

 

假設你做一個手術十年，也真的做得不錯，患者的 outcome 很棒，甚至國際學會也邀請你演講或示範。這樣的資料非常寶貴，只是你要多一點好奇心。

 

這十年來，你一定有些想法。某些患者一看就覺得預後會很好，某些患者一看就覺得可能術後會感染；某一群術後不幸過世的患者，其實你在跟家屬解釋之前就已經知道有風險。

 

那就把這些觀察量化，以這些問題去想一些假設，然後收集相關資訊。

 

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2025 / 7 / 8

課後三個月，成功發表我的第一篇網絡統合分析論文！

 

作者：萬芳醫院 麻醉科 賴文儀 醫師

相關文章：[快訊] 賴文儀醫師團隊，關於植物來源小細胞外囊泡在敗血症治療上的潛力之網絡統合分析，獲 Pharmacological Research 刊登！

 

 

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在住院醫師訓練的階段，我曾經參與過傳統統合分析的研究，從那時開始就對證據統整的研究方法產生了濃厚興趣。不過，對於進一步的「網絡統合分析（Network Meta-Analysis, NMA）」，雖然有所耳聞，也理解它的價值，但一直沒有機會真正學習或操作過。

 

因此當我得知新思惟開設了 NMA 的一日工作坊，內心相當澎湃，心想著終於有機會補上那塊一直空著的拼圖。除了想更深入了解 NMA 的統計方法，更抱持著一個具體的目標：想要在課堂上直接用自己手邊的資料，跑出圖表、做出分析，讓理論與實作真正結合！

 

 

除了必修內容教學，老師也很熱心地給予我個人建議。

 

課程一開始，老師循序漸進地講解 NMA 的基本概念、模型建構，到目前國際上的發展趨勢與共識等等，教學相當深入淺出，原本難以理解的東西，聽完馬上能懂。包括如何透過網絡圖呈現整體比較架構、如何處理間接比較與模型的假設邏輯、網絡統合分析跟傳統統合分析之間的差異，還有「那個網絡圖」是怎麼畫出來的。

 

最讓我印象深刻的是，老師以團隊最近成功發表的 NMA 論文，作為課堂上的示範案例，演繹如何從主題發想到實際進行，這對我來說充滿啟發，許多想法一擁而上。實作時間更帶著我們一步步操作，畫出 network plot、forest plot 等圖表。比起只是閱讀文獻裡華麗圖表的敬畏感，這樣的過程讓我產生信心，讓我第一次感受到，自己原來可以做出這樣的圖！

 

更令我感激的是，老師不吝給予學生鼓勵與指導，在完成課堂指定練習後，我嘗試將自己的研究資料帶入程式中，進行初步分析與製圖，趁著中場休息時，我拿著自己資料跑出來的圖表與分析結果向蔡校長請教，校長非常細心地指出我研究設計與文獻搜尋上可以改進的地方，這樣的即時指導對我大有幫助。

 

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2025 / 7 / 4

[快訊] 陳鋭溢醫師團隊，關於第二型糖尿病合併急性腎病變患者使用 SGLT2 抑制劑與 GLP-1 受體促效劑合併治療與單一藥物治療比較之研究，獲 Diabetes Research and Clinical Practice 刊登！

 

 

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文章介紹

 

這項研究主要是要看看第二型糖尿病合併急性腎病變的病人，如果同時使用兩種新的糖尿病藥物── SGLT2 抑制劑和 GLP-1 受體促效劑，會不會比單獨使用其中一種藥物來得更有效果。

 

研究團隊從 TriNetX 資料庫中找出了 29269 位第二型糖尿病合併急性腎病變的成年病人，這些病人在 2012 年到 2023 年期間分別使用了 SGLT2 抑制劑、GLP-1 受體促效劑，或者兩種藥物一起使用。研究團隊特別關注三個重要指標：整體死亡率、嚴重腎臟不良事件，以及嚴重心血管不良事件。

 

結果發現，在這些病人中，只有 1591 人（佔 5.4%）同時使用兩種藥物，另外有 6327 人只用 SGLT2 抑制劑，5968 人只用 GLP-1 受體促效劑。

 

經過平均 2.4 年的追蹤後，同時使用兩種藥物的病人，死亡風險明顯比較低，跟只用 SGLT2 抑制劑的病人相比，死亡風險降低了 47%（調整後風險比值 = 0.53），跟只用 GLP-1 受體促效劑的病人相比，死亡風險更是降低了 57%（調整後風險比值 = 0.43）。

 

在腎臟保護方面，經過平均 2.7 年的追蹤，合併用藥組發生嚴重腎臟不良事件的風險也比較低，跟只用 SGLT2 抑制劑相比降低了 30%（調整後風險比值 = 0.70），跟只用 GLP-1 受體促效劑相比更是降低了 55%（調整後風險比值 = 0.45）。不過在心血管不良事件方面，三組之間沒有明顯差異。

 

但是合併用藥也不是完全沒有風險。跟只用 SGLT2 抑制劑的病人相比，合併用藥的病人發生低血糖的風險增加了 51%（調整後風險比值 = 1.51），糖尿病視網膜病變的風險也增加了 59%（調整後風險比值 = 1.59）。

 

總結來說，對於第二型糖尿病合併急性腎病變的病人，同時使用 SGLT2 抑制劑和 GLP-1 受體促效劑確實能提供更好的存活率和腎臟保護效果，但醫師在開藥時必須密切監控病人是否出現低血糖或視網膜病變的併發症。

 

 

恭喜陳醫師！

 

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