
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。


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。

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。


你是否也曾被這些問題困擾到卡關:「到底什麼樣的題目才有機會發表?」、「現在才開始做 NMA,會不會太遲了?」
在 AI 協作的時代,找題目、寫論文不該再是你研究路上的瓶頸。我們將《網絡統合分析工作坊》打造成一條最高效的論文產線,不只教你技術,更教你如何精準選題,讓接下來的研究之路順暢無比。
「曾經以為學習是一件辛苦的事,但在這裡,學習變成一種快樂!」
「最有收穫的,就是學會如何利用 AI 搜索文章並選定題目。多花點心思在篩選題目,真的能幫忙接下來的研究順暢!」
不論你是醫療、公共衛生、心理、營養、教育等各類背景,「網絡統合分析(NMA)」這個文體,都非常適合你,不需要 IRB、不必有程式背景,也能在課後立即展開自己的研究,踏出穩健的第一步,快速擁有屬於自己的第一篇 NMA 論文。
對於想加速論文發表、提升研究邏輯能力,或希望在忙碌之餘打造學術產能的人來說,「網絡統合分析」非常適合趁早進場。多數學員在課後即著手撰寫第一篇 NMA 論文,甚至搭配《統合分析工作坊》雙軌進行,成功提升研究量能,快速走進發表之路。
對內科系研究、外科系研究、個案報告等文體,以及想要走向國際有興趣的,我們也有相對應的課程。主題不同,內容一樣豐富優質,一樣都有大量校友產出成績。
自己的臨床做得很好,研究也發展不錯,但網路上的存在感卻形同透明?期待在這個時代生存得更好,讓自己的專業和成績被看見,網路個人品牌可以幫助你!
覺得新思惟課程,都特別好吸收,為什麼簡報跟演講可以做到這樣呢?關於簡報設計,歡迎參考我們的兩種簡報工作坊。
課後卡關不用再怕無人能問,新思惟推出全新服務,每週一次蔡校長的 Office hour,提供課程校友線上諮詢,陪著學員走完成功發表的最後一哩路!
以下,一起回顧當天熱情學習的照片記錄。


我們的目標很簡單:不只要讓你「學會」,更要讓你「發出去」!
為了讓初學者也能輕鬆上手,我們耗時兩年打磨這堂《網絡統合分析工作坊》。我們把複雜的流程,從選題、跑統計到寫作發表,全部「化繁為簡」,變成一套好上手的攻略。
覺得寫論文一定要有大團隊或很多資源嗎?打破這個迷思吧!只要你有一台筆電,即使單打獨鬥,也能產出高品質的 SCI 論文。你的專業,值得被世界看見。
非常感謝大家給予支持與肯定,課後學員給予的課程滿意度,全部分數為 4.8 分!
根據統計,本次學員組成如下:
感謝大家課後的匿名手寫回饋,內容非常精彩,包括對課程的評價以及學會使用軟體時的心情,顯示不管是研究初心者或是資深研究者,都能在工作坊中有豐富的收穫,很榮幸新思惟的課程能給您前所未有的突破和啟發!
除了《網絡統合分析工作坊》,可以評估多種治療對一個疾病的效果,對治療排序。另外如果是想評估一種治療對一個疾病的療效,對多篇研究做統合,開班已經超過 50 梯次的《統合分析工作坊》,你一定不能錯過。
對於內科系研究、外科系研究、個案報告等文體,以及想要走向國際有興趣的,我們也有相對應的課程。主題不同,內容一樣豐富優質,一樣都有大量校友產出成績。
覺得新思惟課程,都特別好吸收,為什麼簡報跟演講可以做到這樣呢?關於簡報設計,歡迎參考我們的兩種簡報工作坊。
自己的臨床做得很好,研究也發展不錯,但網路上的存在感卻形同透明?期待在這個時代生存得更好,讓自己的專業和成績被看見,網路個人品牌課程可以幫助你!
所有工作坊,都有售後服務喔!詳細辦法,請參考 Office Hour 頁面說明。

在這次課後的匿名手寫回饋中,同學們提到,其實課前有想要自學,使用 ChatGPT 或 Gemini 問了很多 NMA 學習的問題,但問了半天,卻還是一知半解。來上課之後,解決了很多問題,也開始覺得能夠上手了。

這主要是因為我們的課程,是以協助同學能夠搞懂基礎內容,並真正寫出第一篇屬於自己的 SCI 去設計的。AI 很厲害,但他是根據網路上的各種資訊去彙整,並且推測出「當有人問他這個問題的時候,他該怎麼去回答?」但是這樣子的回覆,並不見得能有開創性的見解,或看見學習者的困境。這也是為什麼,ChatGPT 把自己定位成「Chat」,他只要能夠比跟一般人聊天更有用,就達到他們自己設定的預期,而他們也希望給消費者這樣合理的預期。所以並不會把自己稱為 TruthGPT。
當然,會去問 Gemini 跟 ChatGPT 的同學,除了已經有動機之外,還已經有了行動,在這個過程中也做了很多的準備,即使觀念還沒有被打通,實際操作也還缺乏經驗,但來到課堂上時,就已經是在一個比較能夠進入狀況的狀態。這點也是很不錯的。
這次來上課的同學們,都擁有很強烈的動機,課程幫他們取得有用的技術,並且協助他們實際操作之後,同學們都滿載而歸,這點讓我們這些教學者也感到非常欣慰。
以下就所上傳的內容來做一些回饋,說說那些我們在同學們回家練習之前還想要建議的小細節,然後一起看看兩位得獎同學的作品。


答:(蔡依橙)
我認為 AI 讓能力的貧富差距變大,而不是變小。
你可能會認為,AI 工具讓初學者們能夠更快速的完成很多事情,不懂的事情,以前要搜尋很久,現在問一下 ChatGPT 或者 Google 的 AI 模式就有初步方向,很快就能理解以前要地毯閱讀很久的內容。