標籤彙整: AI

2025 / 12 / 17

互動實作時間:親手完成全套 NMA 圖表

 

 

 

 

要親手做,AI 幫不上忙的核心。

 

在整個 NMA 寫作流程中,有一段是 AI 完全幫不上忙的,就是「統計與作圖」。

 

因為這裡沒有現成答案可以抄,必須由你親手整理數據、輸入正確格式、選擇合適的模型與參數,理解哪些輸出是關鍵、哪些選項其實多餘,還要避免被統計軟體「看起來很厲害」的功能誤導。軟體各自有自己的脾氣,按錯一次就可能卡在錯誤訊息裡,如果沒有實際操作經驗,很容易不是算錯,就是看錯。

 

而且,統計圖表最後要以什麼格式、什麼解析度輸出,才能同時符合大多數期刊的要求,又不讓 reviewer 在閱讀時感到痛苦?太模糊、標示混亂、顏色或字體處理不當,常會讓人產生「這篇稿子不太可靠」的直覺印象。統計本身沒錯,但圖表品質不佳,一樣可能在審稿初期就被刷掉。這些「品味」與「標準」,不是用說的就會,而是要親手做過,才會變成身體記得的東西。

 

新思惟網絡統合分析工作坊的一大特色,就是不只帶你看別人的圖,而是帶你「做完一整套自己的 NMA 圖表」。指定論文裡面出現的每一張圖,我們都會在課堂上帶你親手完成。從資料整理、輸入統計軟體、選擇正確輸出,到如何轉成適合投稿的圖檔格式與解析度,都有清楚示範與說明。你不是在看老師示範,而是拿著自己的電腦,做出真正可以放進論文裡的作品。

 

 

 

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2025 / 12 / 17

Reviewer Opinion 怎麼回?AI 能幫上什麼?

 

 

 

 

策略正確的話,revision 接受率非常高。

 

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。

 

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2025 / 12 / 17

讓你寫不成的疑難雜症,如何解決?(這裡 AI 幫不了)

 

 

 

 

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。

 

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2025 / 12 / 4

新思惟給我很大的安定感,像是有人伸手把我從混亂裡拉起來。

 

作者:林允柔 同學

 

 

 

 

知道前方有路卻不知道要怎麼走下去

 

這已經是我第二次參加新思惟的工作坊,前一次上的是傳統的統合分析(MA),那時候正好遇上論文卡關,整個人處在一種「知道前方有路卻不知道要怎麼走下去」的迷茫裡,而那堂課給了我很大的安定感,像是有人伸手把我從混亂裡拉起來。

 

也因為有過那樣的經驗,這次報名網絡統合分析時,心情反而沒那麼焦慮,更多的是一種「想再往前推自己一點」的期待,帶著已經完成一篇 MA 研究的底氣,以及對統合分析流程更熟悉的踏實感。

 

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2025 / 12 / 4

非醫療背景,從跨領域的猶豫到滿載而歸的一天。

 

作者:台灣師大 劉宛蓁 研究生

 

 

 

 

學員好像都是醫療背景?我會不會聽不懂。

 

首先,很慶幸自己有機緣在網路上看到新思惟的課程。由於與本身專業領域差異較大,加上費用考量,曾擔心無法負擔。

 

經過深思熟慮,抱著學習新技能以提升自我的心態,才決定報名。初次報名時因不可抗力因素錯過,且面臨無法全額退費的壓力,這對學生身份的我而言是一大負擔。

 

最終轉班至台中場次,行前一度掙扎該退費還是前往,深怕不虛此行。到了現場,發現周遭學員多為醫師,讓我倍感壓力,甚至懷疑是否走錯了地方。但轉念一想,既然來了就該好好學習,即使聽不懂,能認識不同領域的優秀人才也是一種收穫。

 

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2025 / 12 / 4

一天就能理解網絡統合分析的價值與應用

 

作者:中國醫藥大學附設醫院 精神醫學部 潘有法 醫師

 

 

 

 

在臨床研究領域,如何在眾多治療選項間做出最佳決策,始終是醫師與研究者的挑戰。

 

傳統 pairwise meta-analysis 雖能整合兩種治療間的直接比較,但在治療選項繁多、臨床問題日益複雜的今日,已顯不足。Network Meta-analysis 因而成為國際研究趨勢,能同時納入多組治療並計算「直接」與「間接」證據,提供更全面的治療排序與效益估計。

 

在新思惟學習 NMA 的過程中,我不僅體會到其強大與細緻,更理解進行此類分析所需的嚴謹態度。

 

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