問：校長好！最近我在寫一篇 meta-analysis，發現我把跑出來的森林圖和 funnel plots 丟給 ChatGPT，它就寫出 Results Section，很恐怖。蠻擔心未來 AI 發展下去，會不會變成一貫作業，就是 papers 丟進去，它連 study characteristics 那個 table 包括森林圖都做出來，這樣做研究有點無聊啊！請問校長，研究者該如何因應這些變化？
答：（蔡依橙）
首先幫各位讀者補充一下背景，問問題的這位，是我們的資深校友，已有多篇統合與臨床論文發表，表示即使有能力自己完成一切的研究者，還是會為了 AI 的迅速成長感到神奇。
事實上，我們最近的 Office Hour，都有一半的同學會問到 AI 相關的問題。我們之後也會盡量利用電子報的機會，整理相關資源分享。
是這樣的，感謝校長，上次 Office Hour 問的那兩篇，都已經投稿出去，也被接受了，目前等刊出。我想問的是，因為這兩篇都是我專科裡有興趣的主題，但的確方向有些不同。
有長官跟我說，日後寫文章要專注在一個主題上，深入鑽研，然後投稿到高 impact factor 會比較好。你覺得我應該要改變找題目的策略嗎？
答：（蔡依橙）
首先恭喜同學，能在幾個月內持續努力，而且被兩本 SCI 期刊都接受，雖然你擔心分數大概就只有一點多，但我看都是你領域的專業期刊，PubMed 也都找得到，我覺得很好，沒有問題。也很高興 Office Hour 能幫上你。
因為你才剛起步，這兩篇是很好的開始，而且你提到，這個過程的成就感，以及把想寫的主題寫出來，都讓你很開心。我認為，你還是可以用這樣的模式繼續，寫有興趣的，只要有 PubMed 有 SCI 分數就好，直到你也許某天覺得煩了，篇數也夠了，想進一步升級，也有特定喜歡的領域想深入鑽研，到時再改變策略即可。
作者：在醫學中心的臨床醫師
週日參與了新思惟舉辦的《網絡統合分析工作坊》。整天的密集課程不僅涵蓋了 NMA 的理論架構，更著重於臨床應用與實務操作。課程設計以直觀的方式建立統計概念，並引導學員運用 MetaInsight 等工具，配合 Excel / CSV 進行資料整理，讓不同專科背景的醫師與研究人員都能迅速上手。
作者：高雄醫學大學 學士後醫學系 張聲浩 同學
參加新思惟《網絡統合分析工作坊》是一次具高度價值的學習經驗。
過去判讀文獻時，常感傳統統合分析在評估「多種治療方式間的相對優劣」上有其侷限。
透過本次課程，我對 NMA 的研究架構、統計邏輯及臨床價值有了更具系統性的理解；特別是在缺乏 head-to-head trial，如何藉由整合直接與間接證據，提供具參考價值的療效排序，這對臨床決策與指引制定至關重要。
課程首先釐清了當前醫學研究對 NMA 的需求。隨著治療選項多元化，僅靠兩兩比較的傳統模型已不足以應對實務現況。NMA 透過 network 勾勒出更完整的療效圖像，但其核心仍建立在一致性與可轉換性之上。
