新思惟國際的網絡統合分析工作坊開班以來，雖然只有兩年，但校友已發表 68 篇 SCI，最多單人四篇，並持續增加中！在這兩年的校友投稿經驗中，平均 75.3 天被接受，最快為 24 天。
成功陪伴起步者踏入 NMA 的這段旅程中，我們看過許多人原本對 NMA 充滿恐懼，原以為需要複雜統計或程式能力，結果發現按照流程也能順利完成第一篇 NMA。這種從不安到自信的轉變，是這門課最迷人的地方。
上課同學大致分成兩類：一種是第一次做研究，直接以 NMA 作為起點，如古小千醫師、趙偉丞物理治療師；另一種則先上過傳統統合分析，再跨入 NMA，如林龍暉物理治療師。兩種背景都很多人成功成功，甚至多數人最後兩門課都會上，因為上過課就會發現，我們的課程不會花時間炫耀學問，也不會講虛無飄渺的東西，而是真的帶你從 0 到 1，認識成功發表所需要的每個要素。
問身邊會寫論文的人，大多數都會坦白承認：有 AI 之後，生產力真的變高，稿子生得更快，心理壓力也小很多。但同樣的工具，在某些人手上卻會讓文章直接出包——最嚴重的，就是被學術期刊撤下。
而且，撤稿並不是把文章悄悄下架，而是永遠掛在網站上，頁面上蓋著巨大的 Retracted 浮水印，有時編輯部還會另外發聲明。別以為「撤稿」是抹去痕跡，實際上更像是被釘在醫學史的公告欄上，永久存在。
因此，這堂課不是單純告訴你「用 AI 寫更快」，而是教你如何在 AI 的高速與風險之間取得最佳平衡。我們會示範一套經過反覆驗證、能兼顧個人化、正確性與效率的全文寫作流程，並在每個環節中清楚劃分 AI 的三種使用情境：安全且能大幅加速的、容易出小錯但能快速修正的，以及絕對不能交給 AI 的高風險部分。只要誤用，就可能讓你的第一篇論文以出包開局。
照著這個流程做，你就能在題目確定、統計圖表到位後，用非常高的效率生出全文雛形，並確保品質不會因為 AI 而失控。
論文投稿出去，最常見的結果就是 revision 或 reject。真正厲害的團隊，拿到 revision 的那一刻，其實心裡大概就知道「這篇八成都能過了」。但現實卻是，有些人 revision 幾乎都能成功，有些人 revision 失敗的機率卻超過一半，改到後來還是被拒。為什麼會有這麼兩極化的差別？
關鍵在於：revision 該是一個有策略的過程，而不是逐條回覆文字的技術題。這個策略，AI 看不懂，也模仿不來，更別說你幾乎沒有機會看到那些高手團隊是怎麼寫 revision 信的。所以這堂課，我們想把這一段平常「看不到」的內幕，完整分享給你。
寫 NMA 的路上，AI 能幫的地方很多，但有一類問題，是 AI 永遠無法替你解決的：真正卡住的時候。不是語句不順、不是找不到文獻，而是那種「看起來像死路」、讓你以為整篇寫不成、甚至想放棄的卡關點。這堂課，就是專門處理這些問題的。
問：老師好，我寫好一篇統合，去投稿，結果期刊說我的文章跟某篇文章的相似性太高而退稿。我看了一下，發現那就是我之前申請刊登 PROSPERO 上的 protocol，請問這怎麼辦？
答：（蔡依橙）
這是最近一年常發生的狀況，問題在於各大期刊社與各學校醫院買的那個知名比對軟體，他就是粗暴比對，很討厭。像你這個跟自己當初上傳的 protocol 相似性過高之外，還有統合作乳癌的，他說題目跟另一篇肺癌的很類似！明明主題就完全不一樣。
解決方法有二。
