作者：蔡依橙
ChatGPT 是文筆最好，而且回話最具支持性的，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。
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。
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。
作者：蔡依橙
這個端午連假，我也在寫論文。
最近因為 ChatGPT 又更聰明了一些，連我這種寫了 60+ 篇 SCI 的人，寫作流程都有很大的改變。大概半年前，我是口述中文，用 Word 聽寫功能，然後手打字修一下內容，成為中英文夾雜的草稿後，請 ChatGPT 改成英文。
一開始其實翻譯偶爾會錯，但幾個月後翻譯幾乎不會出錯。就看一次，確認是自己的意思，是可以壓上自己名字的內容，就能用。但現在，我是真的把他當一個很懂英文又積極的助理。
問：校長好，團隊預計做一個稍大型的研究約 60 人，我們想把初步的 11 人先做發表，之後的主論文就能引用這篇。不過目前的 11 人小規模結果，投稿一直不順利，該怎麼辦？
答：（蔡依橙）這是典型的 preliminary study 作法。如果想要順利的話，要考量以下幾點。
一般來說，審閱者一定會質疑，為什麼你個案數這麼少就跑來發表，畢竟 11 個案例，即使 p 值有意義，power 一定不太理想。
所以，通常 preliminary study 會被接受，有幾個重要關鍵：
作者：蔡依橙
最近熱議的那篇 Lancet 讀者投書，整個過程實在很令人感慨。
跟學術比較不相關的討論，我這邊就跳過了。我能理解，剛起步的研究者，希望自己名字登上頂尖期刊的心情。但這個案例剛好可以說明，刊登出來白紙黑字後，是會被全世界檢驗的，包括自己的本國同行，大家連 supplementary materials 都會去看。
這讓我想到的是，最近有越來越多的新手同學開始使用 AI 工具，包括萃取資料、文獻引用等等，簡單下個指令都能瞬間噴出大量文字與資料，但我個人對這些進階的應用領域比較保守。
我認為，目前 AI 工具最可靠的是翻譯，但即使是翻譯，之後我一定會全文自己仔細看過。偶爾還是會有錯，而那些錯通常來自於給 AI 的中文就已經不精確。這個領域的可靠度，可以到 99％ 左右。
但直接請 AI 去做文獻引用，這個正確率雖然最近有提升，但大概就是從全部亂講，到四成亂講的程度。也就是 60％ 左右的準確性。
在醫院面臨升等或應徵工作時，履歷上有一篇論文往往對職涯更加分，然而對於研究新手來說，論文寫作、統計圖表、文獻評讀、投稿和回覆每一道都是困難關卡。也因近年來參與研究課程的年輕 PGY、住院醫師漸多，《統合分析工作坊》便藉此契機，於去年為初學者打造全新內容。
為了重新體驗新手起步容易遇到的各種關卡，講師們與助教合作踏入陌生領域，實際發表了兩篇論文，並將整個寫作過程及會遇到的問題，站在新手角度思考，融入課程設計和互動實作，就是要讓各位學會能夠獨力起步的技能！
「感謝新思惟團隊以清楚有條理的方式帶領我們了解 meta-analysis 寫作的思路過程，整體的課程規劃的很好！」
新思惟瞭解學員所需，課程除了文章架構和文獻評讀外，更有統計實作，現場直接破除對於統合分析遙不可及的迷思，甚至連如何尋求合作、如何進行團隊分工等，各種想得到的、沒想到的關鍵細節，課堂上都已準備好，並且有課程提問階段、課中休息發問，隨時解決同學任何疑問。
