作者：小港醫院骨科沈柏因醫師

從資深村民到恍然大悟

8 月 10 日的《醫學論文與寫作工作坊》，對我這位「新手村資深村民」來說，收穫真的超乎預期。

坦白說，我是在親身經歷過論文撰寫、製圖、投稿，甚至進到修改階段後才報名。

雖然起步比其他人慢，但正因為完整走過每個艱辛的環節，課程中的每個細節都顯得格外有感。當老師講解到那些我曾卡關的點時，頓時有種「原來如此！」的恍然大悟感，甚至上完課後，我就能直接動手修改自己的論文。

這種「即學即用」的成就感，是任何事前的想像都無法比擬的。

AI 無法取代的價值

在 AI 盛行的時代，許多人可能會問：「有 AI 幫忙寫論文，為什麼還需要上課？」

這堂課給我的答案，遠超過 AI 的能力範圍。陳一銘老師的授課方式，務實不打高空，把從寫作到投稿的各個流程，在短短幾節課中拆解得清清楚楚，讓我對整個過程有了結構化的理解；吳爵宏老師則分享了許多平時不能公開在網路上的寶貴心法，其中「審閱者思維」讓我印象最深刻。

AI 或許能幫我們生出論文手稿，但它無法像人一樣理解審閱者的挑剔與細膩。從吸引人的標題、清晰的排版、圖表小數點的一致性，到 p 值的正確表達方式，這些看似微小的細節，都可能決定你的論文是直接出局，還是有機會被看見。

過去，在論文寫作過程中，我常以為內容紮實就足夠，但透過這堂課我才深刻明白，「讓審閱者願意讀下去」與「降低退稿風險」同樣重要，而這些都藏在細節之中，需要持續練習和培養敏感度。

特別值得一提的是，非常感謝蔡校長。

他只用了不到三分鐘，就將我的 Word 表格調整到具備 SCI 論文水準。不只是外觀更整齊，更讓數據一眼可讀。

我當下才真正體會到，專業排版不只是美觀，而是論文專業度與可信度的加分項。那一刻我告訴自己，以後每一次投稿前，版面設計必須達到這個標準，因為這是一種對讀者與審閱者的尊重。

課程中介紹的 MedCalc 軟體，也讓我看到新的可能性。過去，我總是依賴統計老師給的數據和圖表來「編故事」，雖然這樣也能完成論文，但總覺得少了點「底氣」，因為我對數據本身的理解還不夠深。

而 MedCalc 不僅能做出更美觀、更專業的圖，更重要的是，它讓我有了獨立跑簡單統計和出圖的能力。我不再只是被動接收別人處理好的圖表，而是能在研究的初期，就自己探索數據、觀察趨勢，甚至在實驗設計階段就找到足以支撐故事的圖表方向。

這種以數據為起點的寫作方式，不僅能提升準確性與說服力，也讓我更早發現研究中的盲點。

走出教室的那一刻，我已經有了清晰的行動藍圖。我明白，只要持續練習，並善用、珍惜蔡校長難得的 office hour 指導機會，在不久的將來，我一定能夠脫離「新手村」，邁向更高階的寫作舞台。