醫學教育
共 28 篇
醫學研究怎麼做、論文怎麼寫、投稿與審稿是怎麼一回事。從放射科醫師到教育設計者的這段路上，關於研究方法、統合分析、學術職涯與新思惟課程現場的紀錄。
2026 年 16 篇
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最新
論文太多評不完，丟給 AI 評讀行不行？
AI 評出來會偏嚴，some risk 跟 high risk 一堆，要針對懷疑的地方回去查原文。一篇 RCT 不用全文讀完，而 SR 根本不用評讀，因為統合分析不收它。 閱讀全文 → -
敏感度分析拿掉一篇就不顯著？篇數少的統合這樣救
只有 5 篇的統合分析本來就是初步方向，不是定論。敏感度分析沒過，不要寫「趨勢接近顯著」，把語氣放軟、描述事實；subgroup 當假說呈現不寫進結論；第一篇當練筆，投出去馬上寫下一篇。 -
醫學影像的 AI，大概還在手指頭六七根的年代
我用一個入門的 PAPVR 去考 GPT-Image 2.5，出圖很快、乍看唬人，但疾病解剖、正常解剖、標示全都有錯。連正常主動脈也畫錯。 -
AI 建議我把三種 outcome 合併跑 SMD，這樣可以嗎？
站立跟走跑是不一樣的功能，即使相似也不該合併，審閱者一看就會批評。只有百分比的論文，換不回 mean 與 SD 就不能用，但 clinicaltrials.gov 可能找得到原始資料。 -
兩種量表合在一起做統合？先想好跟審閱者的攻防策略
統合分析收了 9 篇，量表卻分成滿意度 7 篇與品質 2 篇。要合併還是做分組分析？從兩者概念是否相同談起，也談為什麼分組分析反而會給審閱者攻擊的破口。 -
【新思惟課程問答】個人品牌和醫院一起經營，離職那天才發現切不開
同時經營個人品牌和所屬醫院，有一天你要離開時，兩邊會很難切。個人品牌綁在你這個人身上、帶得走；科部營運交給行政資源。兩邊互連就好，保持隨時可以斷開的狀態。 -
SCI 投稿被接受後，production 階段出包了，該追究責任嗎？
投稿被接受後，期刊 production 階段把圖表刪了、修正沒更新、窗口不回信。這種出版外包的品質問題，到底該不該追究責任？一位資深作者的實務建議。 -
🧭AI 工具應用於學術研究的四層次：可行、可控、可重現、可負責
用 AI 做研究到底行不行？我用「可行、可控、可重現、可負責」四個等級來判斷。腦力激盪只要可行，但要寫成 SCI 論文投稿，就得四關全過。 -
AI 是非常勤奮的小助理，但它沒辦法當你的指導老師
付費版 AI 給的答案讓你沒信心？問題不在 AI，在你是否知道正確答案長什麼樣。AI 是勤奮的助理，不是指導老師，用課程指定論文當對照標準最可靠。 -
圖表丟到 supplement，正文還要交代嗎？其實一句話就夠
投稿把圖表放進補充資料，正文要不要交代？把它當成引用處理，在 Methods 或 Results 標一句指向 S1、S2，每個補充圖至少要在正文被提到一次。 -
讓 AI 寫論文簽上自己的名字，這樣算是你寫的嗎？
AI 可以找文獻、跑統計、寫全文，但虛假陳述是學術大忌。現在取巧，可能要用一輩子去承擔。 -
AI 幫你寫論文？速度帶來機會，但可重現性決定你能不能留下來
如果期刊社直接去函到你工作的醫院或學校，要求研究倫理委員會檢驗這篇論文——你是否能應付？AI 最好的角色是 research accelerator，而不是 research substitute。 -
審了四次都還要改？MDPI 的審稿策略轉變，讓我決定降低接案比例
MDPI 審稿原本給 reject 就結束，最近卻開始讓作者一改再改，同一篇稿子我審了四次。這件事改變了我接受審稿邀請的方式。 -
AI 寫統計、畫森林圖，但那兩成的錯你有辦法找出來嗎
AI 能幫你寫 meta-analysis 也能畫森林圖，但它一直有自信地說話，不管對錯。關鍵不是 AI 能做多少，而是你有能力揪出那兩成錯誤嗎？ -
12 月 79 篇！2025 年最後一個月的 SCI 成果統計
新思惟校友 2025 年 12 月 SCI 成果：79 篇發表，接受中位數 110 天，Impact factor 平均 3.97，15 篇超過 5 分。 -
審稿兩難：給 Major Revision 還是直接 Rejection？
一篇架構還行、但英文和圖表都有問題的稿件，你會給 major revision 還是直接 rejection？一個審稿人的真實困境。
2025 年 9 篇
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初學者為什麼從統合分析起步？這不是挑輕鬆的路走
初學者傾向從統合分析類文章起步，是因為 wet lab 需拜師學藝、臨床研究需老師資料庫，而統合分析門檻相對可控。這不是挑輕鬆的路，而是聰明的策略。 -
前輩問我：為什麼做 NMA 而不是傳統統合？
NMA 回答的是治療排序，傳統統合回答的是一對一比較，兩者臨床問題不同。實證金字塔的頂端應是 RCT，統合分析與 NMA 的品質取決於收錄研究與執行過程，而非方法本身的優劣。 -
起步的論文要專精一個主題，還是什麼都可以寫？
剛起步的研究者，常被長官要求專注一個主題深入鑽研。但對一個才剛開始的人來說，過早聚焦，可能反而限制了你找到真正強項的機會。 -
論文寫好了就要投出去，不要因為「想衝高分」而錯過人生時機
「既然都寫了，當然要投高分一點。」這個想法讓不少醫師錯過了申請住院醫師、考次專科的時機。刊出來才是最重要的事。 -
長輩說統合分析沒有價值，我該去實驗室嗎？
統合分析刊登後，長輩卻說這是「沒有原創貢獻的電腦操作」。這個否定背後藏著什麼？值不值得跟一位老師，跟統合分析有沒有價值，其實是兩件完全不同的事。 -
投稿 SCI，被接受的中位數是 110 天：你準備好等了嗎？
校友數據顯示，SCI 論文從投出到被接受的中位數為 110 天，最快 17 天，還有一半以上不知道何時才能被接受。現在投稿，三個月能被接受都算快的。 -
把複雜的東西教到讓新手真的懂，你需要先做到這三件事
先想辦法自己學會，再辨認出最困難的部份，然後思考怎麼協助新手處理。用更簡單的工具、更生動的比喻、他們能理解的概念去延伸。 -
Major revision 別交給 AI 回覆：激怒審閱者的代價你付不起
Major revision 基本上就是「考慮給你過」了。在這個關鍵時刻用 AI 自動生成回覆，因為它不知道你論文在寫什麼，也不知道你的策略，生出來的東西通順卻空洞，激怒值很高。 -
課程大改款：哪些論文環節可以用 AI，哪些千萬不要
我們把論文寫作過程中所有同學想用 AI 處理的環節，都壓力測試過了一輪。直接區分出：這個用 AI 很棒、這個千萬不要用。
