為什麼研究起步者要先弄懂傳統統合與網絡統合的差別？因為只有辨識清楚兩者的題目結構，你在 PubMed 出海捕魚時，才不會找錯題目，日後懂得傳統統合後，也能同時撈出兩倍研究機會。初學者避免走冤枉路，進階者則能把能做的題目池瞬間擴大一倍。
這堂課會用白話把網絡統合分析說清楚，不靠公式，而是真正解釋它適合回答哪些問題、背後的邏輯是什麼，並和傳統統合分析放在一起比較。
以 SCI 論文寫作需求的流程來說，兩種統合分析相似之處甚少，直接當成不同研究法看待比較務實。他們在不同研究情境中扮演不同角色，了解之後，你會自然知道一個題目應該走哪一條路。
問身邊會寫論文的人，大多數都會坦白承認：有 AI 之後，生產力真的變高，稿子生得更快，心理壓力也小很多。但同樣的工具，在某些人手上卻會讓文章直接出包——最嚴重的，就是被學術期刊撤下。
而且，撤稿並不是把文章悄悄下架，而是永遠掛在網站上，頁面上蓋著巨大的 Retracted 浮水印，有時編輯部還會另外發聲明。別以為「撤稿」是抹去痕跡，實際上更像是被釘在醫學史的公告欄上，永久存在。
因此，這堂課不是單純告訴你「用 AI 寫更快」，而是教你如何在 AI 的高速與風險之間取得最佳平衡。我們會示範一套經過反覆驗證、能兼顧個人化、正確性與效率的全文寫作流程，並在每個環節中清楚劃分 AI 的三種使用情境：安全且能大幅加速的、容易出小錯但能快速修正的，以及絕對不能交給 AI 的高風險部分。只要誤用，就可能讓你的第一篇論文以出包開局。
照著這個流程做，你就能在題目確定、統計圖表到位後，用非常高的效率生出全文雛形，並確保品質不會因為 AI 而失控。
問：謝謝校長，上次那篇統合分析後來刊登了，感謝！只是，教研部登錄並張貼到佈告欄後，有長輩特別來跟我說，統合分析是沒有用的東西，只是電腦操作一下，整合既有文獻，美其名是實證醫學的頂端，但沒有什麼原創貢獻，希望我多進實驗室跟臨床研究。你覺得我該去嗎？
答：（蔡依橙）
這個論點牽涉到比較多的價值判斷，同學你都覺得想來問我，表示你對其脈絡跟論述也有懷疑。
首先，我先回答你要不要去老師的實驗室，或者跟他做臨床研究的問題。
作者：柳營奇美醫院 藥劑部 翁騰崧 藥師
看著校長從 2023 年底開的 NMA，心中一直想去上，因為這個技能可以解決我目前 MA 上碰到的問題。
無奈中間核准函一直下不來，直到最近終於拿到核准函可以去上課了，心中無比開心。在準備上課的同時發現我的 Dropbox 居然要爆了，本來以為只是刪除檔案就可以解決，但不清楚它雲端的運作，中間忙了兩三天，終於在上課前把空間的問題先解決。
同時也把 NMA 課程中所有日期的「差點得獎」全部看過，並且寫下重點準備在互動實作上傳前再確認，前置工作也完成了。
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。
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。