答：（蔡依橙）
這個問題的關鍵，在於你能夠怎樣過日子？
我的意思是，如果你覺得薪水每個月別人算好匯進來，也蠻夠用的，然後你能從日常的臨床工作，以及學術討論獲得能量，有機會接觸新技術新 procedure 看到新疾病的時候，覺得熱情都來了。那麼醫學中心就是個適合你的地方。
而行政或者人際或者派系鬥爭，當然是消磨人的，不過如果你在門診、手術室、procedure room、自己的辦公室，都能夠回血，那問題就不大。
（有些人則是行政、人際、派系鬥爭，能給他們帶來源源不絕的能量，這種人才當然會選在醫學中心這樣的大組織工作 ）
接著，就是拿同樣的問題，去思考中小醫院或者診所。
作者：蔡依橙
ChatGPT 是文筆最好，而且回話最具支持性的，也就是有些人說的「諂媚」。但也因為他這種順著使用者的說話語氣，在各種 AI 工具中，會讓人最想找他做一些疑難雜症看看。
實務上我最常跟他腦力激盪。像是如果我要寫一篇中文介紹文章，有想法，但還不確定怎麼構成。我會寫下幾個我預計提到的重點，請他幫我增添細節與實證資訊，寫成目標字數。
不過，他寫的東西還是很有 AI 味，我一般會讓他寫到約六成的完成度，就接手自己修改重寫，加上自己的風格，直到完成。
對我來說，從想法到六成完成度的文章，他處理得很好。但如果你繼續叫他寫到完稿的話，中文好的人一眼就能看出來這個有點 AI。
問：老師，上次提到 data-driven writing 很不好，但實務上我們當然都是從自己做很久的手術或治療出發。該怎麼做才能用同樣的資料處理成 hypothesis-driven 呢？
答：（蔡依橙）好奇心！
假設你做一個手術十年，也真的做得不錯，患者的 outcome 很棒，甚至國際學會也邀請你演講或示範。這樣的資料非常寶貴，只是你要多一點好奇心。
這十年來，你一定有些想法。某些患者一看就覺得預後會很好，某些患者一看就覺得可能術後會感染；某一群術後不幸過世的患者，其實你在跟家屬解釋之前就已經知道有風險。
那就把這些觀察量化，以這些問題去想一些假設，然後收集相關資訊。
作者：萬芳醫院 麻醉科 賴文儀 醫師
相關文章：[快訊] 賴文儀醫師團隊，關於植物來源小細胞外囊泡在敗血症治療上的潛力之網絡統合分析，獲 Pharmacological Research 刊登！
在住院醫師訓練的階段，我曾經參與過傳統統合分析的研究，從那時開始就對證據統整的研究方法產生了濃厚興趣。不過，對於進一步的「網絡統合分析（Network Meta-Analysis, NMA）」，雖然有所耳聞，也理解它的價值，但一直沒有機會真正學習或操作過。
因此當我得知新思惟開設了 NMA 的一日工作坊，內心相當澎湃，心想著終於有機會補上那塊一直空著的拼圖。除了想更深入了解 NMA 的統計方法，更抱持著一個具體的目標：想要在課堂上直接用自己手邊的資料，跑出圖表、做出分析，讓理論與實作真正結合！
課程一開始，老師循序漸進地講解 NMA 的基本概念、模型建構，到目前國際上的發展趨勢與共識等等，教學相當深入淺出，原本難以理解的東西，聽完馬上能懂。包括如何透過網絡圖呈現整體比較架構、如何處理間接比較與模型的假設邏輯、網絡統合分析跟傳統統合分析之間的差異，還有「那個網絡圖」是怎麼畫出來的。
最讓我印象深刻的是，老師以團隊最近成功發表的 NMA 論文，作為課堂上的示範案例，演繹如何從主題發想到實際進行，這對我來說充滿啟發，許多想法一擁而上。實作時間更帶著我們一步步操作，畫出 network plot、forest plot 等圖表。比起只是閱讀文獻裡華麗圖表的敬畏感，這樣的過程讓我產生信心，讓我第一次感受到，自己原來可以做出這樣的圖！
更令我感激的是，老師不吝給予學生鼓勵與指導，在完成課堂指定練習後，我嘗試將自己的研究資料帶入程式中，進行初步分析與製圖，趁著中場休息時，我拿著自己資料跑出來的圖表與分析結果向蔡校長請教，校長非常細心地指出我研究設計與文獻搜尋上可以改進的地方，這樣的即時指導對我大有幫助。
