2025 / 8 / 10(日)活動內容

 

 

醫學論文與寫作工作坊

Medical papers writing hands-on workshop

陳一銘醫師 / 吳爵宏醫師 / 蔡依橙醫師

 

2025 年 8 月 10 日(日)9:00a – 4:40p

集思台大會議中心 台北捷運公館站旁

 

 

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🔍 沒有論文,升等無門?寫了論文,卻遲遲投不出去?

 

從醫學生、住院醫師到主治、考取專科、準備研究所,論文發表早已不是選修,而是實實在在的需求。但很多人做到一半就卡住:資料有了、方向也想好了,卻寫不出來、投不出去、修不回來。

 

這個時代,AI 已經會寫摘要、幫你做英修了,但為什麼你的論文還是寫不順?關鍵是,AI 不會幫你思考,你的想法才是最重要的價值。

 

🤖 寫論文,不是靠靈感,而是靠架構與策略!在這堂課中,我們從學術新手最需要知道的事出發:

 

  • 【文章架構怎麼寫?】
    怎麼找主題?怎麼鋪陳段落?怎麼寫出一篇審閱者願意看、編輯願意收的論文?我們不只教你四段怎麼寫,更用大量範例對照,讓你知道怎麼寫才「有效」。
  • 【統計分析怎麼辦?】
    很多人以為統計是最難的,但其實最怕的是「聽過卻不會用」。課程將用臨床實例,手把手帶你學會最常用的統計技巧,從故事邏輯出發,做出圖、解釋圖,不再「看懂卻做不出」。
  • 【AI 工具能幫什麼?又不能幫什麼?】
    AI 可以幫你寫摘要、潤飾語句,但關鍵段落的思考與轉譯,還是得靠你本身。課程將示範如何善用 AI 強化寫作流程,也教你避免常見「AI 幫倒忙」的誤區。

 

📌 投期刊太難選?選錯延誤升等、畢業、投稿機會!

 

一篇論文寫完只是開始,期刊怎麼選、怎麼投,決定你能不能如期升等或畢業。你是不是有這些疑問:

 

  • 我要升等,該選 Q 幾的期刊才划算?
  • 為什麼投稿三次都直接被拒稿?是選錯方向了嗎?
  • OA 期刊很多,看起來都說會有分數,我該怎麼判斷真假?

 

講師將用自身經驗與大量案例教你:如何根據主題、時程、資源做出最適合的投稿策略,不再踩雷、不再浪費時間,讓你的研究成果在對的地方被看見!

 

🧑‍🤝‍🧑 指導老師超忙?找合作夥伴總卡關?別讓好題目半途而廢!

 

或許,你並不是一個人努力,可能需要找老師,可能是自己擁有一個研究團隊,這時候,指導老師很重要、合作團隊更是關鍵。但你是否也遇過這些窘境:

 

  • 老師超忙,論文每次寄出後都石沉大海?
  • 團隊裡沒有人能幫統計、做圖或校稿,每一步都只能自己慢慢摸索?

 

這堂課不只教你寫論文、跑統計,更會講解常見的學術合作問題與角色分工技巧,幫你有效協調、精準溝通,讓合作更為順暢。

 

《醫學論文與寫作工作坊》已經協助超過 2000 位來自各科別的學員,包括主治醫師、研究生、護理師、藥師、營養師等,成功完成第一篇、甚至後續的多篇論文發表。論文發表數已突破 6000 篇!

 

  • 📊 手把手統計實作,做出 SCI 級圖表。
  • 📄 寫作實務技巧,寫出審閱者無法拒絕的論文。
  • 📬 投稿策略解析,少走冤枉路。
  • 🧠 結合 AI 工具,提升撰寫效率。
  • 🧭 提供課後諮詢服務,遇到問題不再害怕。

 

無論你是醫學生、醫師、教授,還是非醫療背景的專業人士,如果你想讓自己的研究成果盡快發表,快速通過升等、考試、投稿,這堂課會是你最值得信賴的助力。

 
 

報名 8/10 台北班

 

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2025 / 8 / 10(日)線上報名

 

  1. 請先線上刷卡,早鳥 / 老朋友價 41000 元。不註冊綠界帳戶也可刷卡。
    發票一經開立無法更換,請詳閱「活動內容」「刷卡發票」部分。
    【一次付款】https://p.ecpay.com.tw/DEA7A30
    或【分期付款】https://p.ecpay.com.tw/D75F3D3
    * 分六期 0 利率,可支援銀行:兆豐銀行、合作金庫、第一銀行、華南銀行、彰化銀行、上海銀行、富邦銀行、國泰世華、台灣企銀、台中銀行、匯豐銀行、華泰銀行、臺灣新光銀行、陽信銀行、三信商銀、聯邦銀行、遠東商銀、元大銀行、永豐銀行、玉山銀行、凱基銀行、星展銀行(含花旗銀行)、台新銀行、安泰銀行、中國信託、台灣樂天
  2. 名額以刷卡為準,並請填寫以下表格。
  3. 承辦人員確認,回信告知,並分享 Dropbox 資料夾。
  4. 業務聯絡人:廖婉君 innovarad.inc@gmail.com

 

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2025 / 8 / 10(日)課程記錄

 

 

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最新活動

 

 

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問:整理了一篇論文,高分期刊都退稿,說我的研究新穎性足夠,但個案數太少。該往低分期刊投嗎?會不會沒人看見,沒辦法發揮影響力?

 

 

 

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問:校長好,我為了要升主治醫師,整理了一篇 original 投稿,但目前挑戰了約 8 分與 6 分的傳統知名期刊,都被退稿。退稿的理由,都是說我的研究新穎性足夠,但個案數太少,雖然 p 值顯著,但 power 太低。請問我該照退稿建議,再收幾年的個案,讓研究的人數多兩倍,還是該繼續往低分期刊投就好?但登在低分期刊會不會沒人看見,沒辦法發揮影響力?

 

答:(蔡依橙)

 

同學好,這個問題的關鍵,是「要升主治醫師」這個前提,所以我會建議,以現有的狀況,快點找願意收的期刊刊登就好。OA 也可以考慮。以下說明為什麼這麼建議的理由。

 

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發表於 Office Hour, 學員提問 | 已標籤 , , , , , | 問:整理了一篇論文,高分期刊都退稿,說我的研究新穎性足夠,但個案數太少。該往低分期刊投嗎?會不會沒人看見,沒辦法發揮影響力? 已關閉迴響。

[快訊] 黃國揚醫師團隊,以深度學習物件偵測技術進行肺癌早期偵測的研究,獲 Frontiers in Medicine 刊登!

 

 

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文章介紹

 

肺癌的早期診斷和精確分類對於病患的治療與存活率非常重要。目前,電腦斷層掃描是偵測肺癌早期的重要工具,因為它比傳統胸部 X 光更能發現早期病灶。隨著人工智慧技術的進步,特別是在醫學影像分析領域,展現了許多突破性的應用。

 

黃國揚醫師團隊進行這項研究的目的,是希望利用人工智慧(AI)中的深度學習物件偵測技術,來幫助醫師更早、更準確地診斷肺癌,尤其是透過電腦斷層(CT)影像分析,達到輔助判讀的目的。

 

黃醫師團隊使用的是一個公開的醫學影像資料庫「Lung-PET-CT-Dx」,透過訓練五種不同版本的 YOLO 模型(YOLOv5、v8、v9、v10 和 v11),比較它們在偵測肺癌病灶的能力,評估哪些模型在「定位腫瘤」和「判斷癌症類型」方面表現最好。

 

結論顯示,YOLOv8 在各項指標中表現最優秀,達到:

 

  • 精確率(Precision)90.32%
  • 召回率(Recall)84.91%

 

這代表模型在判斷肺癌是否存在及分類方面都相當準確,可以作為輔助醫師診斷的工具。

 

YOLOv8 的優勢在於其架構更佳、特徵擷取能力更強,且不需使用預設的框架(anchor-free),讓影像判讀更為靈活。

 

總結來說,黃醫師團隊認為,將 AI 深度學習模型應用在肺癌的早期偵測是可行的,未來有望成為臨床診斷上的有力幫手,協助醫師更快速、更準確地判斷病情,提高病患的存活率與生活品質。

 

 

恭喜黃醫師!

 

有同學問到,在臨床上遇到有興趣的題目,如何構築系統性的流程,能夠分階段逐步完成乃至發表?想要讓臨床研究「可行」,並想好每個環節怎麼處理,來看看蔡校長怎麼說

 

 

臨床研究 / 論文寫作

 

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[快訊] 張詒婷醫師團隊,關於術後快速康復(ERAS)治療方案對食道切除手術三年存活率及治療結果之研究,獲 BMC Anesthesiology 刊登!

 

 

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文章介紹

 

近年來,「術後快速康復」(ERAS)治療方案在各種手術中的好處已經被廣泛證實,但對於食道癌手術的影響研究還不夠深入。張詒婷醫師團隊比較了接受食道切除手術的病人,使用和未使用 ERAS 方案的三年存活率差異。

 

研究團隊回顧分析了 2017 年 1 月到 2022 年 1 月間,124 位接受計劃性食道切除手術的病人資料。研究排除了有遠端轉移或同時患有下咽癌需要咽切除術的病人。2019 年 4 月之前的病人接受標準治療,而 2019 年 4 月之後的病人則採用 ERAS 治療方案。

 

研究使用多變項 Cox 迴歸分析來找出影響整體存活率的預後因子,並透過 Kaplan-Meier 存活分析和對數等級檢定來評估存活關聯性。

 

研究結果顯示,對照組有 58 位病人,ERAS 組有 66 位病人。在多變項分析中,ERAS 組的三年整體死亡率明顯較低。而晚期病理癌症分期和術前同步化放療是獨立的負向預後因子。

 

Kaplan-Meier 存活分析更清楚地顯示,ERAS 組的三年存活率明顯高於對照組。進一步的子群體分析發現,ERAS 方案對於術前白蛋白濃度低於 4 g/dl、晚期病理分期,以及年齡小於 65 歲的病人特別有益。

 

除了存活率的改善,ERAS 組的加護病房住院天數也明顯較短(平均減少 2.3 天),總住院天數也較短(平均減少 4.9 天),而術後併發症的發生率在兩組間則沒有明顯差異。

 

這項研究證實,ERAS 治療方案不僅能縮短食道癌手術病人的加護病房和住院時間,更是三年整體存活率的獨立正向預後因子。研究認為 ERAS 可能透過加速病人康復,讓病人能更好地接受和完成重要的術後腫瘤治療,進而間接改善長期存活率。不過,研究團隊建議需要更大規模的前瞻性研究來進一步驗證這個結論。

 

 

恭喜張醫師!

 

用比較高階的統計方法處理數據,能投到高分期刊嗎?MedCalc 可靠嗎?來看看講師的建議

 

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