如何有效率快速完成多種演講的簡報與準備？
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【2021 最後梯次】11/6（六）醫學簡報與電子壁報工作坊
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我們會被邀請去演講，多數跟自己的醫學專長有關，往往題目就那幾個，可以共同流用的 slides 很多。只需要一開始決定好簡報架構，就可以從過去的 PowerPoint 找到適合的 slide 貼過來用，最後花點時間順一下即可。
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練習的話，前幾次比較辛苦，可能要練到 5 次以上，才能抓到自己的節奏與時間。但通常類似的主題，簡報做好後，練一次大概知道那邊會卡，然後加強那幾張，就可以。
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這就像是我們接住院病人，都有根據疾病分類的 admission routine，直接點套餐帶出來，再根據患者的個別狀況，加一些抽血，取消一些治療，就確認患者住院的流程。
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前面的 admission routine，就像是你過去自己做好的 slide 資料庫，再根據要去的地點、要講的題目，做些優化，這樣就很棒！
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失敗的簡報，是你我每周都或多或少會碰上的狀況。如果可以選擇，沒人想要做失敗的簡報，但苦於無人可以將這些茫茫之眾領入門，所以我們才得常常面對失敗的簡報。
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透過新思惟這樣手把手的教學方式，助教們更是於實作課時一對一教學，你的簡報一定有得救！
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🎯 課程特色
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我們將準備六個醫學簡報最重要的基礎項目，讓您練習，包括：
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#標題頁 如何在第一頁就正確的顯示自己的專業？
#治療過程 用時間軸表達診斷與治療經過
#醫學影像 如何正確處理影像，讓觀眾真正懂？
#生存曲線 從密密麻麻看不清楚，到大器呈現，瞬間被理解。
#流程圖 Study 收案、分組、end-point 如何呈現？
#結論結尾頁 專業結尾，給人專業上的信賴感，毫不馬虎。
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🎯 近期參加工作坊的學員背景
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課後滿意度，全部都在 4.92 分以上，最高達 4.96 分。
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醫師以在醫院服務的主治醫師為大宗，佔 34%，住院醫師佔 26%，診所醫師佔 5％。
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醫療相關行業（醫學系學生、藥師、放射師、職能治療師、護理系副教授、護理師、藥廠代表）佔 30%。
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非醫療相關產業（研究生）佔 5%。
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👨‍🏫 講師陣容
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蔡依橙與蔡欣宇醫師，實際在國際舞台連續得獎，教學過程曾修改過 1400 份醫學簡報，類型涵蓋 case presentation、mortality conference、grand round、journal reading、invited speech、實證醫學競賽、品管圈……等，指導過內外婦兒獨立科等醫師、醫療人員與研究者，協助多位校友登上國際舞台，全方位解決您的需求！
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各項簡報會應用到的技巧，面面俱到，甚且是連怎麼樣報告，要怎麼設計內容才會報得好，受到長官老闆的青睞，這堂課全部一起教給你。

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AI 也會抄捷徑，醫學研究發現深度學習演算法缺陷

作者 Alan Chen | 發布日期 2021 年 07 月 27 日 19:37 |

人工智慧在現今癌症治療上，具有相當大的幫助，透過深度學習，系統可以快速分析腫瘤切片影像，提供醫生有關癌症類型和治療建議等重要資訊，但美國芝加哥大學研究團隊發現，如果深度學習演算法沒有適當調整，AI 會做出偏頗的病理分析。

芝加哥大學（University of Chicago）研究團隊，在本月的《自然－通訊》（Nature Communication）期刊中發表研究指出，透過醫療影像學習的過程中，若沒有對演算法進行特別校正，AI 就會以資料上傳的地區、醫學機構等資訊自行歸類，並使用歸類資料進行比對分析，產生病理資訊和治療建議，但以這種方式而不是透過比較嚴謹的生理和病史資訊進行分析， AI 容易產生偏頗或不正確的分析和治療建議。

研究團隊在實驗中，讓 AI 系統透過美國國家癌症研究所（National Cancer Institute, NCI）與國家人類基因組研究所（National Human Genome Research Institute, NHGRI），共同合作的「癌症基因組圖譜（The Cancer Genome Atlas, TCGA）」資料庫內，大量的癌症組織切片影像進行深度學習，發現了 AI 這種透過演算法習性，產生偏頗判斷的問題。

「我們在這項研究中發現了 AI 的盲點，由於需要快速分析，因此演算法會合理的認為使用機構和區域分類，可以更有效歸類檔案，提高學習分析的效率。」芝加哥大學醫學系 Alexander Pearson 博士指出，但 AI 用這種歸類方式學習大量影像後，卻會開始忽略病患個人的生理數據和病史資料，改以上傳機構和地區之間的影像互相比對。

如此一來，醫療軟硬體條件較好，或比較富裕區域內的病患切片樣本，由於通常有比較多治療選項，治癒機率也較高，因此 AI 容易對這些區域的樣本提出比較樂觀的病理分析和治療方式，但是對於條件較差的機構或區域，產生的分析與建議就會比較差，等於將社會醫療資源的不平等反射出來。

研究團隊也表示，要避免出現這種盲點，系統開發者在訓練 AI 學習時，必須確保各種類型的腫瘤切片影像，是平均來自各個地區與機構上傳的資料，或是在學習過程出現判斷偏頗時，將影像樣本鎖定在一個特定條件，避免 AI 自行產生歸類和比對分析的習慣，才能產生比較準確的分析結果。

要如何避免 AI 出現「偷吃步」的情形，對於現代醫學越來越仰賴 AI 進行分析的狀況下，顯得格外重要，若是因為 AI 產生不準確的病理分析，導致醫生判斷失準，原本用來幫助人類健康的科技反而會成為病患生命的一大威脅。

附圖：▲主導研究團隊的芝加哥大學醫學系 Alexander Pearson 博士。（Source：University of Chicago）
▲AI 在面對大量資料時也會嘗試簡化歸類程序，產生盲點。（Source：BDAN）

資料來源：https://technews.tw/2021/07/27/university-of-chicago-team-found-out-machine-learning-flaw-that-will-produce-biased-medical-analysis/

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志銘與狸貓：
「這是瑪瑪信箱，蒐集阿瑪子民給奴才或後宮貓咪們的信件，可以分享對我們想說的話、對貓咪想說的話、自家貓咪的故事、心情瑣事等等……因為時間比較長，有興趣的人可以當成錄音檔或非專業廣播來聽聽喔，近期都會在Youtube直播開信喔！」

瑪瑪信箱92:2021/2/09
1129 石武才
1130 陳彤
1131 林子暘
1132 小F(香港)
1133 小F(香港)
1134 雯萱
1135 Kim、心妤
1136 Simon KAI
1137 張廖．世家
1138 來自火星的喵星人(香港)
1139 小F(香港)
1140 Alicia(香港)

感謝今日贊助：
fumean fans
miss dada#
蒂娜邱
yinn yuyinhui
劉起華
水島春緋

本集信件寄件者編號與時間點：
0:00「閒聊」
4:45「台中巡迴店過年滿千抽紅包活動」
12:35「艱辛的找工作過程」石武才 1129
22:22「酒醉的學長讓整棟樓淹水」陳彤 1130
29:42「感謝的藍色貓咪卡片」林子暘 1131
31:03「五味雜陳的內心」小F 1132
40:19「對自已的超高標要求」小F 1133
50:51「給狸銘的鼓勵」雯萱 1134
54:07「來自彰化的兩位瑪民」Kim、心妤 1135
57:25「阿瑪聯名安全帽介紹」
1:10:28「對像極了愛情的看法」Simon KAI 1136
1:14:51「TO酸民的明信片」張廖．世家 1137
1:17:32「家中領養的小黑貓」來自火星的喵星人 1138
1:24:10「考上醫學院了」小F 1139
1:36:07「最愛話多的阿瑪」Alicia 1140
1:41:09「Ｑ＆Ａ時間」

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【瑪瑪信箱，徵件企劃】https://goo.gl/gjt676

《信封上的收件資訊》重要！
22099 新北市板橋莒光郵局第38號信箱
許志銘 收（一定要寫許志銘收，不然會被退信喔！）

P.O.BOX 38 Banqiao Juguang
New Taipei City 22099
Taiwan (R.O.C)

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*本集來賓：陳韻如諮商心理師、彭湘鈞臨床心理師
臉書可搜尋：陳韻如諮商心理師-生命的韌力與療癒
陳心理師有在長青木心理諮商所、力人心理治療所、向陽身心診所服務哦!

本集訪談很榮幸邀請到 #陳韻如諮商心理師、以及 #彭湘鈞臨床心理師 來跟大家分享心理師的養成過程、執業心路歷程、以及跟 #精神科醫師 的不同之處。希望大家聽完這集，不要再隨口說出 #心理醫生 這種莫須有的職稱了XD

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#心理學 #健康 #保健 #精神科 #思覺失調