問：校長好！最近我在寫一篇 meta-analysis，發現我把跑出來的森林圖和 funnel plots 丟給 ChatGPT，它就寫出 Results Section，很恐怖。蠻擔心未來 AI 發展下去，會不會變成一貫作業，就是 papers 丟進去，它連 study characteristics 那個 table 包括森林圖都做出來，這樣做研究有點無聊啊！請問校長，研究者該如何因應這些變化？
答：（蔡依橙）
首先幫各位讀者補充一下背景，問問題的這位，是我們的資深校友，已有多篇統合與臨床論文發表，表示即使有能力自己完成一切的研究者，還是會為了 AI 的迅速成長感到神奇。
事實上，我們最近的 Office Hour，都有一半的同學會問到 AI 相關的問題。我們之後也會盡量利用電子報的機會，整理相關資源分享。
作者：柳營奇美醫院 藥劑部 翁騰崧 藥師
相關文章：[快訊] 翁騰崧藥師團隊，關於乳癌標靶新藥 T-DXd 在不同 HER2 表現程度下的療效與安全性之統合分析，獲 Journal of Chemotherapy 刊登！
關於這篇 T-DXd 的統合分析文章，起初只是我的個人疑問：既然傳統標靶藥物在特定族群的療效已相當不錯，那麼新一代的複合體藥物（ADCs），是否不論表現高低都能同樣優異且安全？
帶著這個問題，我最初搜尋的是較早期的藥物，卻很快在 PubMed 碰壁。幸好搜尋過程中，我發現 T-DXd 似乎更有深入分析的潛力。我開始評估可行性，並與 AI 討論，逐漸確認這個題目很有發表機會，便決定按照新思惟的課堂所學的模式正式動筆。
作者：名間國中 輔導處 曾琮諭 老師
我參加了在台中舉辦的《統合分析工作坊》。以前對系統性回顧與統合分析（Meta-analysis）的印象總停留在理論層面，覺得它就是把一堆研究湊在一起強化證據力，但對於具體要怎麼動手做、會遇到什麼坑，其實心裡很虛。這場實作導向的課程，剛好填補了我這塊空白，幫我的學術研究路打下更穩的基礎。
作者：臺中榮總 核醫 龔瑞英 醫事放射師
松本大洋在《乒乓》中寫道：「有天賦的人，打不贏努力的人；努力的人，打不贏有天賦又努力的人；有天賦又努力的人，打不贏比他更有天賦又努力的人。」
現實確實如此，身邊永遠有更厲害的人。但我選擇誠實面對自己：我沒有天賦，所以盡力當個努力的人，只要對得起自己就好。我的目標是像《三月的獅子》裡的島田八段，「樸實地累積實力，長成一棵能承受風雨的堅固大樹」。這是我面對生活與工作的態度。
作者：台中榮總 復健科 李宜衡 醫師
這是一個關於「補位」卻意外獲得「寶藏」的故事。
上週六，我原先並無計畫參加新思惟的《統合分析工作坊》，因科內醫師臨時有事，我才因緣際會接手名額。坦白說，雖久聞新思惟在醫學研究教育界的盛名，但我心中仍有一絲懷疑：短短一天的課程，真能讓對統合分析一知半解的人，轉變為能獨立產出的研究者嗎？
然而整天下來，我必須承認，這份盛名確實其來有自。這不只是一堂統計課，更是一場關於學術生存與自我突破的心理建設。
