2025 / 7 / 21

2025 / 7 / 19（六）「統計製圖大賽」得獎作品：鄧齡喬醫師、張詩欣醫師

 

 

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在一個中午的時間內，實際操作經過設計的練習，並且由有經驗的老師們指導後，所有同學都能夠開始自行使用統計軟體，去探索想知道的問題，跑出統計數值，並且畫出 SCI 等級的圖表。

 

這個過程當然是非常有成就感的，能夠親手做出第一次，就能夠做第二次、第三次，並持續的優化，往寫作投稿邁進。

 

以下，一起來看看一些老師們還想建議的小細節，以及兩位得獎同學的作品。

 

 

那些還能建議的細節

 

 

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這張大部分的細節都處理得很好，文字方塊的部分，在 < 的前後，建議各加一個空格。p 也建議做成小寫斜體。

 

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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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