作者：小港醫院（高醫經營）骨科吳元祿醫師

升主治後才懂，升等需要的不只是臨床的努力。

升上主治醫師後，隨著臨床與研究工作的壓力增加，深刻體會到學術發表與升等之間的重要關聯。

為了提升在論文撰寫與統合分析上的能力，我參加由新思惟團隊舉辦的《統合分析工作坊》。課程不僅針對統合分析的理論與實作進行深入講解，更把 AI 應用在研究寫作中，論文寫作似乎更平易近人了。

AI 改變我對研究的想像

課程一開始，蔡依橙醫師以「AI 時代，統合分析怎麼寫？」作為開場，說明如何將 AI 融入研究設計中。接著張凱閔醫師則分享「AI時代的題目搜尋方式」，讓我了解如何透過 AI 工具更有效率地搜尋可進行的主題與文獻，減少重複工作，提升研究構想的可行性。

隨後的「圖表完成後，AI 來幫忙」一段，也示範了如何運用 AI，協助整理數據與撰寫段落。整個上午的課程內容豐富且實用，讓我重新思考，如何在目前的生活中，優化撰寫論文的流程。

接著，「常見錯誤避免與審閱意見回覆」這部分讓我印象深刻。講師以多篇實例說明在投稿與回覆審查意見時，如何避免因細節疏忽而影響整體印象。

許多實際案例讓我明白，即使研究內容扎實，若在呈現與回覆上不夠精準，也可能導致審稿人誤解。這些經驗分享對未來投稿過程極具參考價值。

下午的時間則是實作課，我們一步步操作從資料輸入、統計設定到生成森林圖與漏斗圖的流程。過程中若有疑問，講師與助教都能立即協助，解釋清楚每個步驟的邏輯與常見錯誤。雖然我自認對統計與程式操作仍不夠熟悉，但在講師的細心引導下，仍能順利完成整套流程。

透過親手做出圖表的體驗，學習統合分析似乎並非遙不可及，只要有明確步驟與適當指導，每位臨床醫師都能具備產出研究成果的能力。

下午的第二階段，蔡醫師分享「文獻評讀：量表、實際示範、AI 能幫什麼」。他強調，AI並非取代研究者，而是協助我們在龐大資料中快速擷取重點、檢查格式與摘要文獻。透過 AI的輔助，可以將時間更多投入在資料詮釋與結果討論上，提升研究品質與效率。

最後一場「起步建議：自組團隊與邀請指導的雷區注意」，張醫師以實際經驗提醒大家，在組研究團隊與尋求指導時，應明確分工、確立責任，避免日後在署名與貢獻上產生爭議。課程以「統合分析製圖大賽」與頒獎抽獎作結，氣氛輕鬆愉快，也為整日的密集學習劃下完美句點。

整體而言，這次工作坊安排周全，課程內容兼具理論與實務。地點交通便利、場地舒適，電腦操作環境也十分順暢。

講師們皆為實力派研究者，講解生動、條理分明，並願意細心解答每位學員的疑問。這次的學習讓我深刻感受到，AI 技術正快速改變學術研究的生態，也讓我更有信心在未來的研究與寫作中，善用工具、提高產能。

感謝新思惟團隊的用心規劃與講師們的精彩授課。期許自己能將這次課程所學應用於臨床研究中，寫出更具影響力的論文，並持續在學術之路上精進成長。