作者：羅東聖母醫院 職業醫學科 何振銘 醫師
先寫在前面，「熟習語音輸入與 ChatGPT 自動生成很重要！」
整個醫療界的功能面向可分為，服務、教學、研究，三個方面。身為一輩子第一線作苦工的急重症科醫師，即使總能確保自己餓不死。但卻也只是一份發不了財的待遇。
而在這樣內捲的環境中，除了臨床工作以外，還有一項常莫名加上的工作，研究與發表。因為，「公示原則」一直是我們這行生存的重要指標之一。如果我們的成果與心得無法透過論文讓外界知曉，就很難說明我們的專業價值。僅只讀書，吸收最新知識技能，並消化回饋教學（Intern、PGY、Resident、NP、Patient…），已經遠無法滿足工作崗位的要求。
挑戰的第一步：突破心理關卡
每當面對論文發表的需求，內心的第一個反應總是：「這些研究真有必要嗎？」事實上，許多大型研究，例如跨國、跨中心、多年的隨機對照實驗，確實是資源充沛的產物，但這樣高規格的實驗模式，對於資源有限的醫師們而言，卻有如一座高不可攀的山峰。
就如同網站上所說的：「我只是想要發表而已！」
而任何事情，都是有成本的，包括勞力、時間、費用。寫論文也是有必須付出的成本，除了刷卡付費，假日起早上課以外，「調整心態、歸零學習」，心靈上的成本付出，更是困難！
化繁為簡的工具與寫作流程，對初學者最友善。
學術研究的規矩與規範，不禁讓人感慨「有人的地方就有江湖」，有江湖的地方就有規矩。而這些規矩的存在，既是保護研究品質的重要支柱，也常常令人感到壓力重重。從研究設計到論文撰寫，每個環節都像是要遵循一套繁瑣的遊戲規則，仿佛一旦錯一步，就會陷入無盡的挫折與自我懷疑。
但事實上，研究的方法和寫作規範，就像畫畫一樣，有其基本的規則與結構。一開始可能感到繁瑣，但只要掌握好框架，並透過反覆練習，就能逐漸化繁為簡。
感謝有先進國家的納稅人，提供免費的統計製圖軟體（MetaInsight），也感謝前輩們整理出的一系列範本（templates）與工具，讓我們不必每次都從零開始摸索。
整個過程，就如同講師上課所說：「我們就把這整個過程，設計成讓每個人都能如法炮製、成功上手的初學者友善課程。」
臨床醫師已經夠忙了，寫論文時，AI 工具千萬別放著不用！
隨著技術的進步，數位化工具正在成為學術研究與寫作的「神隊友」。語音輸入與 AI 自動生成的功能，不僅提高了效率，更幫助我們節省了大量寶貴的時間，尤其對於那些平時就忙碌於臨床的醫師來說，更是一大福音。
例如，透過語音輸入，我們可以快速記錄下臨床觀察或研究心得，避免因為一時的忙碌而遺忘重要的細節。而像 ChatGPT 這樣的 AI 工具，則可以協助我們生成初步的文字內容，為撰寫論文提供結構框架。雖然最終仍需人工修訂與補充，但它已大大減輕了我們的工作負擔。
從統合分析學起：一個初學者友善的入口
在醫學研究中，統合分析（Meta-analysis）是一個非常實用且初學者友善的研究方法。
免除了麻煩的 IRB 申請流程，從系統性文獻回顧（Systematic Review）開始，我們可以逐步整理現有的研究結果，並透過數據分析，回答特定的研究問題。
而與統合分析互補的網絡統合分析（Network Meta-analysis, NMA），則提供了一個另一個視角，讓我們能夠同時比較多種治療方法的效果。
雖然看似複雜，但其實只要按照課程為我們設定好的步驟與規範，並善用現有的軟體與工具，就能逐漸上手。
做 NMA 的起始點：訂題目，過了這關就簡單了！
課程將找題目與文獻搜尋的關鍵技巧，整理得相當完善，幾乎把容易踏入的陷阱，都一一跟我們說明了！
當進行文獻搜尋時，搜尋到的文獻數目通常會落在 50 到 200 篇之間。這時候，需要將焦點集中（Zoom In），挑選出 10 篇左右的高品質研究作為核心，不要急著把所有的文獻找齊，因為那只會讓整個進度停滯不前。
更重要的是，題目千萬不要設定得太過死板！靈活調整研究的方向與範疇，才能在研究過程中尋找到更有價值的洞見。
根據手邊的文獻，先跑圖表，重複調整幾次，直到結果讓人滿意——這時候，會驚喜地發現，自己手中已經握有了一個「有故事可說」的研究。接下來，再補充完整相關文獻，重新跑一次圖表，讓結果更加精確與有說服力。
發表論文已成為必須，那就更需要找到自己的節奏。
研究與寫作，從來都不是一蹴而就的事情。它需要的是持續的練習與嘗試。從題目的選定到文獻的搜尋，從數據的整理到圖表的製作，每一步都需要耐心與細心。
身為一名急重症科醫師，研究與寫作或許不是我們的主業，但它卻是我們專業價值的重要延伸。在這個過程中，我們不僅能夠為醫療知識的進步做出貢獻，也能夠在不斷的挑戰與突破中，實現自我的成長。
熟習語音輸入與 AI 自動生成，正是我們提升效率、面對挑戰的重要工具。透過善用這些新技術，我們可以更加從容地應對學術的需求，並在繁忙的臨床工作中，找到屬於自己的學術節奏。
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