新思惟國際

在 PubMed 待了兩個小時，還是不知道自己要做什麼。這不是你不夠認真。
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這是幾乎所有想做 NMA 的人，都會碰到的第一道牆。
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搜尋框你會用。Network meta-analysis 是什麼你也看過。
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你甚至已經在心裡鎖定了一個疾病領域，
但就是找不到「那個題目」。
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一個能做、能寫、最後真的能發表的題目。
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很多人這時候轉向 AI。
問完之後，AI 給了一個清單。看起來很完整。
你感覺鬆了一口氣，
然後三週後發現根本做不下去。
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文獻方向不對、治療分類有問題、網絡結構跑出來是一團亂。
這不是 AI 不好用。
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是你不知道 AI 的回答裡，有兩成是不可靠的——而你無法辨別哪兩成。
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NMA 有個很多人不知道的地方：
題目範圍，決定一切。
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如果只是模糊地鎖定某個疾病，沒有好好限制治療類型，
藥物、健康食品、行為治療、運動介入就會全部進來。
文獻量爆炸。模型不穩。
然後你在疲倦和混亂中放棄。
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問題不是你不努力。
是沒有人告訴你，起步的流程長什麼樣子。
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課程的這個模組，把找題目的每一步都做成可複製的流程：
先用 AI 快速建立題目地圖，再進 PubMed 交叉驗證，
接著做範圍設定，最後跑一次可行性快速確認。
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在你花大把時間收文之前，就先確認：這題值得投入嗎？
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還有一件事，
課程用的是老師自己寫指定論文時，與 AI 對話的真實紀錄。
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哪些 AI 的回答是重點？哪些別理他？
每個決策點，怎麼判斷、怎麼調整？
這些才是卡關的地方。也是一般課程最少講的地方。
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目前學員已發表 68 篇 SCI，
從投稿到接受，平均 75 天，最快 24 天。
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不需要 IRB，不需要收案，
只要一台筆電，一天課程。
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如果你已經「想做但不知道從哪開始」超過三個月了，
這堂課可以協助你推進進度 80 %。
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上完課，你帶走的不是筆記，是一套回家就能立刻執行的標準流程。
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找題目、訂範圍、可行性確認。如何正確用 AI 起步？ | 網絡統合分析工作坊｜Network Meta-Analysis Workshop (NMA)｜新思惟國際         網絡統合分析，最困難、最容易卡關、也是最決定成敗的，不 …

免 IRB。IF 10.3。
這是我親身走過的路。

我是神經外科醫師。
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手術行程滿，門診也滿，
剩下的時間不多。
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要做原創研究，
IRB、收案、追蹤……
光是想就覺得不可能。
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統合分析不一樣。
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不需要 IRB。
不需要重新收案。
用現有文獻，做系統性的統計整合。
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快，而且能發高分期刊。
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但知道這個邏輯，不等於會做。
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報名新思惟的課之前，
我知道統合分析是什麼，
但真的要動手，
不知道從哪裡開始。
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課堂上，老師給了一個關鍵建議：
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「找過往沒人討論過的次族群分析。」
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我的題目是顱底腦膜瘤的術式比較。
文獻有，但視力預後的統合分析，沒有人做過。
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這個缺口，就是我的切入點。
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把不同年代、不同設備、不同地區的數據分層分析，
做出別人沒做過的角度。
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動筆到被接受，八個月。
刊於 IJS，IF 10.3。
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如果你也在想：
「我有題目，但不知道怎麼做」——
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課程快結束報名了。
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你有哪個臨床題目，一直想做但沒時間學方法？
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免 IRB 又快又準！外科醫師發高分論文的「省力」捷徑。 | 統合分析工作坊 Meta-analysis Workshop | 新思惟國際 這是一篇血淚之作，但並不是單指寫作過程，而是這篇論文的發想來自於自己切身之痛。

是媽媽也同時是醫療工作者，為什麼 meta-analysis 是最友善的 SCI 路徑？

我數過原因：

1️⃣ 不用收案：晚上和先生一起放倒孩子，就能開始寫
2️⃣ 不用 IRB：省下 3–6 個月行政等待
3️⃣ 不用實驗設備：一台筆電 + 網路資料庫
4️⃣ 可從你已熟悉的臨床問題出發：你在臨床上遇到的疑問就是題目
5️⃣ 可重複套用方法：第一篇學會，第二、三篇加速 50%
6️⃣ AI 時代的加速：有 AI，熟悉方法避開錯誤，幾個晚上就能投稿！

6/7（日）上半年最後週日場

論文張貼到佈告欄之後，有長輩走過來說：「統合分析是沒有用的東西，只是電腦操作一下，整合既有文獻，沒有什麼原創貢獻，多進實驗室跟做臨床研究比較好。」
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這種話，你有沒有聽過？
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先說這位長輩說的哪裡沒錯：統合分析的確是整合既有文獻，不是產出新的原始數據。這點是真的。
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但「沒有原創貢獻」這個說法就值得商榷了。如果沒有人系統性地整合全球的研究、比較不同治療的效果、給出現在最好的實證方向，那臨床醫師要怎麼做決策？每個人自己讀幾百篇文獻嗎？
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統合分析的價值，就是它被認為站在實證金字塔的頂端。它能節省的，是整個臨床社群的時間。
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另外值得注意的是，自己獨立完成一篇統合或 NMA 並成功發表，在醫院是稀缺資源，因為大多數人做不到。會說「沒有原創貢獻」的人，多半是沒試過要獨立走完這整個流程。
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有學員說：「雖然有了解 NMA，但實際操作仍有難度，還好有來上課，有專業的老師上課及數據、論文深度及廣度更上一層樓。」
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讀得懂，跟真的能做出來，中間有一段路。這段路走完，別人的看法就不那麼重要了。
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長輩指教：統合分析是沒有用的東西，沒有什麼原創貢獻，多進實驗室跟做臨床研究比較好。 | 網絡統合分析工作坊｜Network Meta-Analysis Workshop (NMA)｜新思惟國際           問：謝謝校長，上次那篇統合分析後來刊登了 …

AI 幫你跑了 PubMed 搜尋、做了統計、畫了圖、連全文都寫好了。架構很完整，速度又快。可以直接投稿嗎？
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答案是：要看你自己有沒有全部走過一遍。
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學術論文的核心要求叫做「可重現性」（reproducibility）。投稿出去、被接受、刊在 PubMed 上之後，任何人都可以用你寫的方法重跑一遍，看結果對不對。如果你只是讓 AI 跑，自己從來沒有實際做過，你沒辦法在被追問的時候拿出筆記跟過程。
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這不是理論上的風險。有多篇論文被人拿去仔細檢驗，發現結果無法重現，接著寫致編者信、要求原作者解釋，甚至通報到作者服務的醫院要求倫理委員會介入。這種狀況，比沒發表要慘很多。
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正確的使用方式是：讓 AI 做快速探勘，讓你更早建立方向和架構；但文獻搜尋、資料萃取、統計設定，你自己要走一遍、核對一遍。確認沒問題之後，AI 幫你加速寫作，才是對的。
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有學員在課後手寫回饋這樣說：「Step by step 完成圖表製作，而且可以快速知悉如何使用 AI 輔助查詢和寫作，整堂課課程結構清晰，可被逐步複驗。」
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可被複驗，這四個字說的不只是課程，也是你這篇論文最後能不能站得住腳的關鍵。
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AI 是 research accelerator，不是 research substitute。這條線，在醫學研究裡不能模糊。
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AI 可以寫出架構很棒的統合分析論文，速度也快，可以拿去投稿嗎？ | 網絡統合分析工作坊｜Network Meta-Analysis Workshop (NMA)｜新思惟國際         問：我試著用 AI 做了一篇統合分析，AI 跑了 Pu …

關於做統合的搜尋方式，流派各有不同。
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｜插播｜明天台中的天氣蠻舒服的，是個適合學習的好天氣（雖然我們在室內，而且搭車過來，不用出站就能上課），氣溫 22 - 28 度，降雨機率則有 10%，參加《醫學論文與寫作工作坊》的朋友們，我們明天見^^
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問：不同的搜尋引擎，AI 給不同的搜尋式，可以直接使用嗎？
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#最常見的質疑
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你說的這種方法雖然也可以，但審閱者很容易會問：「你在每個學術搜尋引擎，都使用不同的搜尋關鍵字跟搜尋策略，你怎麼能確保這樣的搜尋是一致的？」
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#通用搜尋式的好處
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所以，我個人傾向一個通用搜尋式，直接丟到我們預計使用的搜尋引擎裡就好，不管是 PubMed、Google Scholar、Web of Science 還是其他你也用的搜尋引擎，我都往搜尋框裡丟同一組搜尋式。
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所以，這種搜尋式必須是通用的，且沒有「專為某個搜尋引擎設計的策略」。而這種搜尋式 ChatGPT 也能生得很好，他對於同義詞的包入事實上蠻厲害的。缺點就是會太雞婆，你還沒有要 RCT 他就幫你限縮 RCT，有時候還會自己加上族群限制之類的。
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但只要你願意檢查，每字每句看過，通常就是把多加的、你不想要的東西刪除，再丟到 PubMed 與其他搜尋引擎去搜尋即可。
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？
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關於 AI 如何協助我們找到主題，以及如何正確的使用 AI 產生搜尋式，並找到適合可行的初學者第一篇的主題，我們在統合分析，以及網絡統合分析課程，都會介紹。
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AI 的應用現在是顯學，每個人都在用，如何正確使用並避免誤用，這個我們上課時有教，我們的方法對初學者可行性高且可減少很多後續麻煩。
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又，在 AI 飄出去的時候，有人可以問，就很重要。很高興同學 Office Hour 有來問跟確認！之後有問題，歡迎再來討論～
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沒有自己的研究資料，學統合、網絡統合。有自己的或老師的研究資料，醫學論文與寫作工作坊、臨床研究與發表工作坊，都很適合喔！
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想學怎麼用 AI 產出適合使用的搜尋式？
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近期課程
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我上過的統合分析課，不止一次。
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學校的課。
醫院的訓練。
各種工作坊。
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每次都覺得學到了。
每次動手，還是一頭霧水。
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題目。
資料萃取。
圖表不知道怎麼畫。
投稿策略更是完全沒概念。
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最後：打開電腦，
坐在那裡，
什麼也沒有。
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後來，同事跟我說了新思惟統合分析工作坊。
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我說：「有那麼厲害嗎？」
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她說：「超級值得。」
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甚至，學校老師也上過，心得一模一樣。
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住台中的我，
決定搭早班高鐵北上，
去看看到底有什麼不一樣。
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第一節課結束，我就明白了。
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過去的課程，
說明清楚，解釋清楚。
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但沒有人帶著你，
一個步驟、一個步驟，
真的做出來。
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這門課不一樣。
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老師帶著我們，在課堂上，
自己生成了圖表。
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有問題，馬上問，馬上解。
「只是差一個動作。」
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那個「差一個動作」，
卡了我幾年。
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下課前，我把最近的方向跟講師討論，
講師回答：「可以做。而且不只一篇。」
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我終於知道，
為什麼大家都說值得了。
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⠀⠀
｜課程重點一次掌握
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✅ AI 協作找題目，快速過濾 PubMed 熱門主題
✅ 確認題目 CP 值，確保有發表機會
✅ 整理資料、排除低品質研究
✅ 製作投稿等級的森林圖、漏斗圖
✅ 撰寫符合 SCI 的格式與邏輯
✅ 把 Revise 變成 Accept 的回覆技巧
⠀⠀
【不只醫療，跨領域研究者都適用！】
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教育、運動、心理、護理、營養、公衛、管理，
有「介入」與「結果」，就有題目。
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為什麼這堂統合分析，和以前上的完全不一樣？ | 統合分析工作坊 Meta-analysis Workshop | 新思惟國際 作者：中國醫藥大學 護理系 張庭珊 助理教授 &nbs …

做研究這件事，我拖了兩年。不是不想，是每次要動的時候，都找到一個理由說服自己再等等。我跟自己說，先等等，先看看有沒有便宜的方法，先自己摸索看看。
⠀
摸索的結果是：三個月後，我還站在原地。
🚩 https://nma.innovarad.tw/hmliu/
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後來我還是報名了。課程當天，老師從題目選擇、文獻搜尋、統計設定、圖表產出、全文架構 +AI、reviewer 回覆，整套走一遍。不是講概念，是真的帶你操作。那種「原來可以這樣」的感覺，是我坐在那裡才知道的。
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有學員在課後的手寫回饋上寫：「校長及老師們給予滿滿的知識及安心感。」
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安心感這個詞我很有感。研究這條路，很多時候不是不夠努力，是不知道往哪裡走才對，一個人摸索本來就不安。
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課程結束後，我沒有繼續等了。已經錯過夠久，剩下的事，就是動手做。
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猶豫了多次、錯過更多！這堂課，是送給未來自己最值得的禮物。 | 網絡統合分析工作坊｜Network Meta-Analysis Workshop (NMA)｜新思惟國際 在付款頁面猶豫了好幾次，終於按下報名鍵？新思惟國際《網絡統合分析工作坊》讓住院醫師一天內將 NMA 複雜流程拆解為可執行步驟，從選題、文獻篩選、統計圖表到回覆審稿，課後立刻展開反向工程作業，邁向第一篇 NMA 論.....