標籤彙整: Office Hour

2026 / 8 / 19

AI 工具應用於學術研究的四層次:可行、可控、可重現、可負責

 

 

 

 

作者:蔡依橙

 

常被問到,「用 AI 來做研究,到底可不可以?」

 

現在工具很多,從問答型 AI,到能自己跑流程的 AI agent,也包括各種用 AI 打造查詢介面的資料庫工具,甚至網路上大量免費分享的 skills。這些東西,究竟能不能拿來當研究工具?

 

有人說「AI 會出包」,有人說「會出包那是你不會用」,有人說「你看我這樣很快就生出整篇」,也有人說「你那個拿去投稿會出事」。到底哪個對?

 

這幾個月,只要有人提過,我就去實際使用並感受。歸納起來,我建議一個不錯的思考架構。

 

任何 AI 工具,在使用之前,都該先針對「自己想完成的那件事」,思考一下以下四個等級,看看你需要多高的要求。這四個等級,由低而高分別是:可行、可控、可重現、可負責。

 

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2026 / 8 / 19

不懂程式語言,也能用統計軟體跑出圖表發表 SCI 論文!

 

作者:高雄市立大同醫院 郝紹媛 藥師

相關文章:[快訊] 郝紹媛藥師團隊,關於多重抗藥性鮑氏不動桿菌肺炎抗生素組合之網絡統合分析,獲 International Journal of Antimicrobial Agents 刊登!

 

 

 

 

已有基礎的我,想驗證 2 件事。

 

在報名新思惟國際的《網絡統合分析工作坊》之前,我其實已經上過其他也很棒的統合分析課程並打下基礎,也對 meta-analysis 的基本架構與操作有了一定的認識。

 

然而,下一步想實際著手投稿,為了更全面的掌握投稿技巧與聽聽團隊教師的經驗分享,加上當時有醫院的補助,因而報名課程。同時想驗證自己過去的教學方式是否合適,是否可以讓初學者更好上手。

 

一整天的課程下來,團隊讓我同時以學習者與教學者的角度,獲取許多豐富珍貴的經驗。在此想向蔡依橙校長、講師團隊以及全體助教致上由衷的感謝。

 

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2026 / 8 / 19

[快訊] 郝紹媛藥師團隊,關於多重抗藥性鮑氏不動桿菌肺炎抗生素組合之網絡統合分析,獲 International Journal of Antimicrobial Agents 刊登!

 

 

 

 

文章介紹

 

多重抗藥性鮑氏不動桿菌(MDRAB)造成的肺炎,在加護病房裡是相當棘手的問題,死亡率高,可用的抗生素又少。臨床上常見以 colistin、sulbactam 或 tigecycline 為主軸再搭配組合,但究竟哪一種組合比較好,一直缺少直接互相比較的證據。郝紹媛藥師團隊想要瞭解,各種抗生素組合處方在療效與安全性上的高低順序。

 

郝藥師團隊搜尋 PubMed、Embase 與 Cochrane Library 至 2026 年 1 月的文獻,納入隨機對照試驗與世代研究做系統性回顧。由兩位研究者獨立篩選與擷取資料,並以 RoB 2 及 Newcastle-Ottawa Scale 評估偏誤風險,再以頻率學派隨機效應模型估計勝算比與 P-score 排序。分析指標包括短期死亡率、臨床反應、微生物清除率、腎毒性與神經毒性。

 

研究結果共整合 17 篇世代研究、1420 位患者。以臨床反應來看,colistin 吸入型組合的排序最高,tigecycline 為主的處方則一致表現較差。sulbactam 為主與 colistin 為主的處方,在臨床反應與微生物清除率上表現相近;整體死亡率在兩者之間沒有統計上的顯著差異,不過 colistin 加 sulbactam 的組合,死亡率有高於其他 colistin 組合的趨勢。腎毒性方面,各種處方之間也差不多。

 

郝藥師團隊認為,在治療 MDRAB 肺炎時,sulbactam 為主的處方療效與 colistin 為主的處方相當,而 tigecycline 為主的處方可能需要提高劑量才能達到理想效果。對於還無法取得新一代抗生素的醫療環境,這些結果可以作為選擇處方時的重要參考。

 

 

恭喜郝藥師!

 

這幾年出現一波針對 OA 期刊的歧視,資深學者常認為只有高分的傳統期刊才是優質標的。但作為剛起步的新手,最重要的其實是讓履歷上先「有」文章。該怎麼選擇投稿的方向?一起來看看講師怎麼說。

 

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