作者:台灣知識庫股份有限公司 投資部 方元宏 投資主管

投入大量心血卻換來一場空?
在參加新思惟統合分析工作坊之前,我其實正處在一個重新思考研究方向的階段。過去我曾進行過 2 至 3 項問卷量表相關研究,對統計的基本概念其實是清楚的,但在實務操作上,曾經有過不太順利的經驗。那次研究投入了不少人力、時間與心力,卻沒有得到預期的結果,也讓我開始反思,是否有其他更適合自己的研究方式。

作者:台灣知識庫股份有限公司 投資部 方元宏 投資主管

在參加新思惟統合分析工作坊之前,我其實正處在一個重新思考研究方向的階段。過去我曾進行過 2 至 3 項問卷量表相關研究,對統計的基本概念其實是清楚的,但在實務操作上,曾經有過不太順利的經驗。那次研究投入了不少人力、時間與心力,卻沒有得到預期的結果,也讓我開始反思,是否有其他更適合自己的研究方式。


在 AI 時代,我們總以為有了人工智慧的輔助,寫論文就能像點擊按鈕一樣簡單。許多初學者滿懷期待地打開 AI 工具,試圖讓 AI 幫忙生出一篇統合分析,並直接拿來投稿。但現實往往事與願違,缺乏經驗的指引,AI 產出的內容常常讓人滿頭大汗。
這幾年來上課的同學,或者在 office hour 上詢問,也有許多具備深厚的學術背景的高手。但在面對不熟悉的統合分析領域,加上 AI 偶爾產生的「幻覺」與邏輯謬誤時,依然會感到不知所措。
AI 確實強大,但前提是你必須具備「辨識對錯」的專業判斷力。
《統合分析工作坊》正是為了協助你填補這個落差。我們不排斥 AI,反而教你如何真正「駕馭」它。課程中,我們會明確指出哪些文獻搜尋與資料萃取的步驟可以利用工具加速,而哪些 CMA 軟體的操作、異質性檢定、以及圖表結果的詮釋,必須仰賴你親自把關。我們的目標,是要讓你在課後,有自信的運用 AI,並且寫出你有信心可以拿出來的投稿的文章。
過去,許多醫師或研究者在嘗試寫論文時,最常犯的錯誤就是自己埋頭苦幹。面對茫茫的 PubMed 文獻海,不知道如何精準下關鍵字;好不容易抓了幾十篇 paper,卻不知道萃取哪些數據才能跑出有意義的 forest plot。
然而,閉門造車最大的成本,不是金錢,而是「時間與自信」。你可能花了半年摸索一套看似合理的流程,卻在投稿時被 reviewer 輕易點出致命的系統性盲點,最終遭到退稿。新思惟的課程精華,在於提供一套經過數千位學員驗證、成功發表的標準作業流程。
從最困難的「題目發想」開始,我們教你如何系統化地與 AI 協作,尋找有潛力的題目。接著,按部就班地進行文獻篩選、資料萃取、軟體實作。中午的互動時間,助教群可以隨時解答那些讓你卡關的軟體操作細節。這種有系統的學習,讓你穩步邁向完稿的終點。
課程中,講師從實際投稿的經驗出發,甚至從審閱者(reviewer)的角度,告訴你他們最在意什麼、最討厭看到什麼圖表格式。
當你了解了遊戲規則,知道每一張圖表在整篇文章中的定位,知道每一段討論該如何呼應你的統計結果,原本零散的知識點就會瞬間串聯起來。任督二脈一通,剩下的就是把自己的題目套入這個成功的框架中。
統合分析對於許多初學者來說,就像是一座難以翻越的高山。但只要掌握了正確的邏輯與操作方式,這座高山其實是一條捷徑,一條不需要申請 IRB、不需要慢慢收案,只要有網路和電腦就能發表的高速公路。
在資源有限、時間破碎的臨床與研究生活中,統合分析絕對是高性價比的選擇。AI 工具的普及,讓資料處理的速度翻倍,但同時也考驗著研究者的核心邏輯。《統合分析工作坊》是一堂結合了 AI 趨勢、統計實作與精準投稿策略的實戰指南。
從新手到能獨立完成研究,《統合分析工作坊》幫你打好基礎、補齊關鍵技能,讓你的能力拼圖完整成型,研究路上更有競爭力。一年發表三篇,打造自己的學術產線!
如果你的研究是教育領域,或是屬於很難找到對照組的領域,但有盛行率的資料,也可以寫出統合分析論文喔!
對網絡統合分析、內科系研究、外科系研究、個案報告等文體,以及想要走向國際有興趣的,我們也有相對應的課程。主題不同,內容一樣豐富優質,一樣都有大量校友產出成績。
覺得新思惟課程,都特別好吸收,為什麼簡報跟演講可以做到這樣呢?關於簡報設計,歡迎參考我們的兩種簡報工作坊。
自己的臨床做得很好,研究也發展不錯,但網路上的存在感卻形同透明?期待在這個時代生存得更好,讓自己的專業和成績被看見,網路個人品牌可以幫助你!
課後卡關不用再怕無人能問,新思惟推出每週一次蔡校長的 Office hour,提供課程校友線上諮詢,陪著學員走完成功發表的最後一哩路!
以下,一起回顧當天熱情學習的照片記錄。




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。