作者：蔡依橙
今天來聊一下新手起步。
每個時代，都有不同的「研究歧視鍊」。
總會有些老師認為，基礎研究才是真研究，臨床研究就不太算，甚至會看不起 dry lab 或統合分析。
但這種價值判斷其實是主觀也浮動的，因為當 AI 開始流行，尤其又有 NVIDIA 跟黃仁勳旋風後，大家又覺得，其實做 AI 研究也蠻有意思的，而偏偏 AI 研究就是 dry lab 的一種。
（不過目前 AI 醫學研究的紅利期過了，意思是，研究還是可以做，AI 被視作工具的一種，只是不會因為做 AI 而天生就有加分效果。）
答：（蔡依橙）
可以的，兩個課程也都有校友已經成功發表。
社會人文 / 社會科學領域，雖然乍聽之下跟醫學領域不同，但量化研究法、對照組研究都是通用的。只要你選擇的主題，是有個介入，然後會改變一個結果，那就可以做統合分析（MA）或網絡統合分析（NMA）。
例如你做「音樂」，要寫論文，聽起來好像社會人文領域，但如果你選擇的主題，是以音樂療法，去降低憂鬱，那就有一個介入（音樂療法）、改變一個結果（憂鬱指數）。
同樣的，如果你做「教育」，要寫論文，聽起來好像社會人文領域，但如果你選擇的主題，是使用數位工具去做間隔複習，以提升學習效果，那就有一個介入（數位工具間隔複習）、改變一個結果（學習效果）。
答：（蔡依橙）
如果你還沒有確認正確性的能力，千萬不要使用 AI 去做你無法驗證的事。
最近有同學在 Office hour 問我問題，我發現他的提問有點奇怪，在我進一步釐清並追問之後，才發現原來同學是使用 AI 工具去讀論文。
主題我稍微做點馬賽克，大概類似「給予病人某介入之後，去評估疼痛指數的下降程度」。所以他用 PubMed 找了有這些介入也有疼痛指數的論文，全部丟進 AI 工具裡面。
接著，他對這些 AI 工具詢問，請他們萃取出做統合分析需要的數值。
AI 給了一堆中文說明跟歸納，並告訴他，其中好幾篇文章，並沒有給出疼痛指數的數據。
作者：中國醫藥大學附設醫院 教學部 賴奕彰 醫師
報名網絡統合分析課程之前，我不斷自問：在這個研究方法多樣且各具特色的時代，為什麼我需要學習這門技術？是什麼樣的需求，使網絡統合分析成為我研究路上不可或缺的一部分？
臨床試驗好比是一個個離散的點，傳統統合分析則像是將這些點串聯成線，而網絡統合分析更進一步，將這些點和線構築成一張網，形塑出一個立體的面向，從而讓我們能夠在多種治療方式中建立起效果的排序和比較。
隨著醫學技術和新藥開發的快速發展，疾病的治療方法早已不再侷限於單一途徑，基礎研究的推進更催生出許多嶄新的療法。在這種多元治療選擇並存的情境下，臨床醫師和研究者該如何判斷？如何比較、評估在特定情境中最適合患者的治療方式？
在我看來，研究方法並無絕對的優劣之分，而是各有長處，宛如「八仙過海，各顯神通」。網絡統合分析，恰恰回應了這樣的時代需求，為我們提供了一個能夠兼顧不同研究成果、整合不同療法比較的工具。
作者：努力想有發表的 PGY
這次參加的新思惟《網絡統合分工作坊》，對於身為學術投稿初學者的我而言，是場內容極為受用，非常豐富的學習體驗。
蔡校長在開場傳授網絡統合分析（NMA）的基本概念，並比較了和傳統統合分析的差異，接著分享如何找到合適的研究主題、撰寫 NMA 論文的實際步驟，以及投稿時常見的審稿意見與回覆技巧。
這些寶貴的內容，為我日後研究提供了可以做為參考的經驗，也讓我更清楚了解到網絡統合在臨床研究上的應用與價值。
傳統的統合分析（MA）主要是針對某項治療與對照組進行比較，且多數情況下依循一定的規範和方法；而網絡統合分析則是將多種治療進行比對的研究方法，在分析設計上有更大的自由度，但也要求研究者具備更高的主動性和嚴謹的自我審視。
蔡校長將 MA 比作逐漸成形的「西部小鎮」——規範相對簡單且較容易依循；NMA 則如同尚未開拓的「荒原」，需要研究者自己建立規範並進行辯護。這樣的比喻很生動地表達了 NMA 的靈活與挑戰性，也讓我更明白做 NMA 需要具備的獨立思考與判斷的能力。
作者：食品藥物管理署 藥品組 蕭光遠 助理審查員
2024/11/9，我參加了新思惟的《網絡統合分析工作坊》（Network Meta-Analysis Workshop，NMA），這趟學習旅程充滿挑戰和收穫。
NMA 是一種相當先進的研究方法，能在多種治療方式之間進行比較，進而找出最佳方案，上完這堂課讓我深入了解，NMA 的邏輯流程和運用技巧，為我將來的學習和研究，帶來深遠的啟發。
整天課程的安排非常有系統，首先是 NMA 的基礎理論介紹及運作原理，老師說明了它與傳統統合分析（MA）的不同之處，兩種工具各有所長，如果同時掌握兩者，將來在 PubMed 大海中，就更有能力找到主題。