「對於剛成為住院醫師的我來說，要自己獨立完成一個研究，不管是臨床收案或是動物實驗，背後所要耗費的精力和時間不是可以輕易負擔的。然而，現在透過健保資料庫分析來生產論文的門檻越來越高，＃系統性回顧與統合分析 儼然成為研究起步者的必備技能！」（奇美醫院 麻醉科 鄧宜家 醫師）
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蔡校長開場的一句話，說明這個工作坊的核心理念：「這堂課的目的，是要讓大家進入學問的森林中 ＃採完香菇（生出論文），再全身而退，不要被毒蛇猛獸吃掉，也不要採到毒菇，而不是要讓大家成為森林學者。」
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這種「＃以成果為導向」的學習方式，貫穿了整天的課程，在這樣的學習架構底下，每堂課都只教必學的重點，只聚焦在發表文章必備的部分；#統計軟體 當然選 CP 值最高的。
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👁‍🗨 把困難的寫論文一一拆解，就沒那麼難了。
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曾秉濤醫師不藏私幫我們把統合分析的文章拆解成 #四大步驟，將架構化繁為簡，沒有複雜的理論，只有一定會用到的實際概念，這些清楚的流程使我更了解統合分析的架構，日後寫作時可以無痛上手。
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而 #互動實作 這堂課真的設計得非常好，只要照著手冊上 step-by-step 操作，從載入資料、統計分析到輸出圖表，短短兩個小時就讓我從無到有，跑出一張又一張精美的圖表，無痛完成整篇論文的 tables and figures，學習超有效率。
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搜尋文獻、#專有名詞介紹這兩堂課，原本以為艱澀難懂，一定會打瞌睡，卻意外絕無冷場。張凱閔醫師擷取 meta-analysis 重點中的重點，深入淺出的介紹一定要會的專有名詞，讓我不會被龐雜的統計名詞大海淹沒。
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而曾秉濤醫師用深入淺出、#以發表為導向 的觀點來分享，幫我們建立非常有效率的搜尋模式，依據要做的主題冷熱門程度，分為兩種不同的搜尋流程，讓我能更快速上手，也減少在 screening 中花掉的龐大時間。
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綜觀工作坊一整天的課程設計，整體讓我非常驚豔。每一堂課的時間控制、上課節奏都設計得十分用心，即使是講解艱深的統計方法，但透過拆解龐雜的步驟、運用簡潔的簡報和圖表，讓一整天的上課效率都超好，真是一堂令人身心靈都舒暢的課程！
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🔸 11/7（日）統合分析工作坊 #全新梯次
➠ https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
免收案、免 IRB，突破資源缺乏困境的機會！
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🎯 克服經費與資源稀少的困境，帶您踏入統合分析的領域。
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☑ 統合分析研究規劃技巧
☑ 正確拆解論文架構
☑ 必學的重要專有名詞
☑ 互動實作：完成一套 Meta-analysis 圖表
☑ 以發表為導向的搜尋文獻
☑ Meta-analysis 圖表優化重點
☑ 給初學者的起步建議

#新手找研究題材與方向
🔎 大醫院裡的小 young V 免不了要到處支援，如何在完全沒有連續性照顧病人的時間下，找到可以作研究的方向與題材？
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🗣答：（吳昭慶）研究方向最好能與自己平常的臨床工作高度相關，這樣才能事半功倍。
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➡️從臨床工作找方向
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值得注意的是每個專科都還有次專科，每個次專科都還有許多專精領域。所謂的醫學研究（論文）其真正的目的是，把最尖端的醫學知識再往前推進，所以只要能在自己最專精的領域提出最新的見解、用科學方法証明，就能在很好的雜誌刊登出來；反之，如果拾人牙慧，或是僅發表個人行醫的經驗（如某大老號稱開刀一輩子沒有合併症），這種就很難刊出。
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建議新手可以先確立方向，專注觀察自己的臨床工作，想想如何把手上的病人照顧得更好，設法把我們每天都在做的事情更往前推進，持續努力，累積資料，當有心得的時候，就可以寫成論文，跟全世界的專科醫師分享，幫別的醫師省一點力氣。
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➡️「困難」，就是最好的主題。
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到處支援、在各地行醫，如此很難長期追蹤病人，因此也很難做出需要追蹤的臨床研究，若欲突破這種困境，建議進行不需長期追蹤的研究（例如：探討某疾病的診斷、或手術後短期的併發症），亦或是使用其他資料庫（例如：健保資料庫）。
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最適合研究的主題其實就是平常臨床工作中所遇到的困難！建議遇到難題時先搜尋文獻，若確定文獻中無法找到解決之道，而我們卻頗有心得，那就是值得努力、也適合我們所處的環境的研究主題。
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👍 從寫作到投稿，初學者如何避開常見誤區，我們給你務實建議！　
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☑️ 國際期刊如何審稿？第一眼就被喜歡的關鍵。
☑️ 臨床論文寫作，常見錯誤與如何避免。
☑️ 新手都能懂的統計：實作前的介紹
☑️ 讓 revision 幾乎全被 accept 的關鍵技巧
☑️ 在中小型醫院工作，論文起步的務實建議。
☑️ 研究主題怎麼找？研究資源如何累積？
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🔸 配合國家防疫政策，室內空間大幅降載，名額有限，請把握機會！⠀
＃全新改款 ➠ 10/17（日）臨床研究與發表工作坊
＃搶下一席 ➠ https://clip2014.innovarad.tw/event/

【🔔 #醫學論文與寫作工作坊 上課囉！】
五種研究必學統計一天搞懂，SCI 發表在望！
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＃針對新手設計，這堂課直接站在「剛起步研究者」的立場，重新思考統計，留下真正會用到的知識，並用實際的範例讓您理解。並延續到之後的互動實作時間，親手操作。
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＃不再害怕統計，其實我們也曾經這樣，但寫過數十篇論文後，回頭看才發現，其實害怕是被「製造」的，而如果用正確的方式教，上手更容易，恐懼也能歸零。
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用學「開車」來比喻的話，傳統的教法，從汽車的歷史、內燃機原理、空燃比與活塞行程依序教下來，我們背了許多公式與細節，經過了許多考試，但卻依然不會開車。在這個學習過程中，我們留下的，是對「汽車」的敬畏與恐懼：「統計好難喔、統計好深奧喔、統計好多公式喔。」
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有 Google 的時代，我們不需要大量背誦。有 #MedCalc 的時代，我們不需要記得統計公式。懂得怎麼 #正確使用工具，就行。
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我們的教法，在安全的環境下，帶各位盡情的上路練習，讓你真的踩油門、真的享受駕駛樂趣，在卡住的時候，還有教練立刻示範給你看「這樣做就可以避開問題囉」，讓你真正懂開車，然後才把用得到的各種背景知識，適度地分享給你。
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⭐ 跨出論文發表第一步，最適合新手的研究課程。
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☑ 入門稿件寫作與準備要訣
☑ 統計的實際應用讓你不再害怕
☑ 親手畫出漂亮的數據圖
☑ 投稿期刊選擇策略
☑ 研究計畫申請的管道與訣竅
☑ 還是寫不出來？過來人時間安排建議！
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🔸 9/12（日）醫學論文與寫作工作坊 #台南班僅此一場
➠ https://mepa2014.innovarad.tw/event
（配合國家防疫政策，室內空間降載五成以上，名額有限請把握。）
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【📥 課後學員回饋】
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🗣️「這堂課印象最深刻的是統計圖表製作，把 Excel 上龐大的數據，透過 MedCalc 瞬間就產出圖表，照著互動實作手冊的步驟，竟然就變成超精美的圖表！期刊上才看得到的圖表，我竟然也畫得出來，原本抽象遙遠的統計出現在面前時，變得很平易近人。」（童綜合 游粱田 醫師）
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🗣️「課程在短時間內就讓我熟悉新的軟體，而且 MedCalc 的製圖功能，可以依照自己喜好做得非常美觀，使用上也很直覺，容易上手。另外也透過講師整理的表格讓我理解到，常用的這些統計方法該如何挑選，減少對於統計的恐懼感。」（台北榮總 徐湘婷 醫師）
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【🪄 資深講師陣容】
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#陳一銘：與科內的實驗室、國衛院、老人醫學 與 健保資料庫 的團隊均有合作，主題圍繞著老人醫學與免疫風濕專長，發表超過 160 篇 SCI 論文。四度獲得「青年醫師論文獎」。
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#吳爵宏：連續兩篇 original article 於頂尖期刊 Radiology 刊登，並獲邀與雜誌主編連線訪問，錄製 Video Podcast，向全世界讀者介紹研究成果，發表超過 60 篇 SCI 論文。
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#蔡依橙：SCI 文章超過 60 篇，聚焦在自己的專業核心、投稿命中率高達八成、標竿論文引用超過 100 次的策略型研究者。曾指導多位醫師發表 SCI 論文，並登上國際舞台。
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【🎖 近期學員快訊】
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▪ 曾秉濤醫師團隊，關於施打 COVID-19 疫苗後，產生暫時性耳鳴與耳蝸病變之個案研究，獲 QJM 刊登！
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▪ 蘇子佩醫師團隊，關於 FDG PET 與 FLT PET 對轉移乳癌治療效果與預後之研究，獲 BMC Cancer 刊登！
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▪ 吳靖農醫師團隊，關於 COVID-19 疫情前中之遠距耳鼻喉科互動看診適用性研究，獲 Biomedical Journal 刊登！

智慧醫療影音第一集《亞洲人的醫療，讓台灣用科學與民主來寫》
在 未來城市FutureCity 首映，不到三週就突破 53.4 萬人次觀看，
由此可見台灣民眾的關注程度，
不僅如此，它可能還是攸關讓台灣產業整體升級的好生意？

幾經多日，讓大家敲碗許久的第二集即將上線，
我們邀請政府與科技界的關鍵人物，
一同論述現階段智慧醫療的阻礙跟挑戰。
客座總編輯吳明賢邀請 衛生福利部 健保署 署長李伯璋 與 雲象科技aetherAI 執行長 葉肇元 （Joe Yeh），一同切入分析。

李伯璋擔任健保署署長已4年7個月，剛來時，人家跟他說：「健保不倒，台灣不會好」，甚至還有人說，健保資料庫相當於垃圾。

但後來他體認需珍惜前輩規劃的健保制度，沒進健保署，很難瞭解它是個力量非常強大的機構。此刻的智慧醫療遇到個資保護的問題，身為主管機關，健保署如何解決？

此外台灣ICT產業執世界的牛耳，當跟投資人講智慧醫療大夢時，他們會說台灣醫療是世界第一，但講到軟體業就會皺眉頭，也因為這樣，資金無法到位，很難形成正向循環。

健保總額至今已突破7000億的台灣，未來醫界想做相關研究，如何利用這些數據做了哪些事？ 能夠做嗎？ 該怎麼做？ 強強聯手的跨領域合作中遇到什麼挑戰？

【 Ep2. 法規過時？台灣智慧醫療的 挑戰、困難】

◆ 未來城市客座總編輯 aka 台大醫院院長　#吳明賢
◆ 衛福部健保署署長　#李伯璋
◆ 雲象科技執行長　#葉肇元
◆ 未來城市總監　#陳芳毓

00:00 來賓介紹
01:45 智慧醫療數據如何取得?
03:17 分級醫療促進資料上傳
04:22 健保覆蓋率高有助防疫
05:19 有醫療和科技，就能解決問題?
05:52 軟體產業弱 缺中高階人才
07:38 智慧醫療的挑戰與機會?
08:51 找出利基 唯一更勝第一
09:53 疫情中，健保數據新應用?
11:01 健保數據須走向商業應用
13:46 健保與醫院數據 雙管齊下
16:25 健保數據如何協助新創?
16:45 資安要求高 不能遠距用資料
18:05 業界也能用數據發表論文
18:22 健保數據只能用來做研究?
18:35 法律不止防弊 更要興利
19:57 以重懲嚇阻資料濫用
21:12 法令鬆綁 資料為業界所用
22:40 去識別、去連結 保護隱私
25:19 外國產品已進口 台灣優勢流失中
28:09 健保年花7000億 如何創新?
31:31 軟體無獨立管理辦法
32:56 低風險醫材 可放寬審查
33:47 法規過時 明朝劍斬清朝官
34:34 主管機關醫師少 認知落差大

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