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探索大腦的會談地圖

探索大腦的會談地圖

林煜軒醫師

《會談地圖》podcast每一集會以半小時的長度,每週一集深入淺出的導讀 NEJM、Lancet、JAMA、Nature、Science等最新頂尖期刊的重要論文。希望能讓大家在通勤的零碎時間,像醫院、學校裡的meeting一樣,可以「聽」到頂尖期刊最新論文的深度解析。

《探索大腦的會談地圖》是臨床會談技巧導向、系統介紹精神醫學與腦科學背景知識的實務書籍。《會談地圖》是台大醫院林煜軒醫師自住院醫師開始整理的筆記精華,至今仍不斷補充更新,並定期在podcast頻道與facebook粉絲專頁分享各大權威期刊最新研究。

如果您讀不完、懶得讀 2020年以來 NEJM、Lancet、JAMA、Nature、Science 裡精神醫學、腦科學的重要文章,每週您只要花25分的零碎時間(很多人一趟上班的捷運就有了),您可以像聽新聞一樣從《會談地圖》podcast「聽」完這些論文重點。

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70 - 【學術生活】國科會計畫撰寫技巧
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  • 70 - 【學術生活】國科會計畫撰寫技巧

    每年被學術界戲稱為「年底作文大賽」的國科會計畫,不曉得各位學術界的夥伴們是不是也已準備好大展身手呢?打開電腦埋頭苦寫之前,不妨先聽聽這集「學術生活」,或許這集「國科會計畫撰寫技巧」能夠幫助你擦亮你的研究計畫招牌,受到評審的青睞與肯定!

    在這集節目中,我彙整了過去各種失敗與成功的經驗,從以下四大要點出發,分享給每年在各種研究計畫申請苦海中泅泳的學術界夥伴們,關於設計研究計畫架構、以高效方式呈現出研究能量的重要建議。

    1. 「好萊塢」模式撰寫研究計畫:
    從「未竟的需求」出發,讓你的研究計畫像一部好萊塢電影,層層鋪陳且富有意義。
    2. 報導式的「小標題法」:
    將你的研究假設作為標題,善用粗體、底線、斜線等方式呈現重點。
    3. 根據評分標準撰寫研究計畫:
    根據公開評分標準凸顯研究重點,展示預知問題並提出解決方案的能力。
    4. 善用AI工具:
    根據研究計畫反覆出現的關鍵字或核心論述,利用AI工具編撰更精準、有吸引力的標題。
    5. 電梯談話(Elevator Speech)的呈現模式:在有限的篇幅內,提綱挈領地介紹你的研究計畫,以感性方式讓評審委員為你的理性研究留下深刻印象。


    本集節目推薦好書:《離開學術界》
    我很喜歡這本書帶來的啟發:在學術生涯中累積的技能,有哪些是離開了學術界仍然能繼續發揮效益的呢?邀請你,在計畫寫累了、教學研究有空檔的時候,一起來讀這本書!

    留言告訴我你對這一集的想法: https://open.firstory.me/user/cklmcyh2oc8o00885qdeluvr1/comments



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    Tue, 05 Nov 2024
  • 69 - 【聽眾問答】如何在忙碌中仍能經營社群分享學術新知

    如何在高壓與緊繃的教學研究與執業生活中,仍能從事多樣化的節目內容製作?

    這集就從住院醫師時期的晨會開始養成的「筆記」習慣,如何成為一套研究基礎的知識系統,以及我們如何受到國際知名期刊如《新英格蘭醫學期刊》(NEJM)和《美國醫學會期刊》(JAMA)的啟發,來跟大家聊聊「會談地圖」Podcast的誕生與理念,並綜合回覆在社群上各個讀者的留言提問。

    至於同樣想透過社群媒體分享自己學術專業的初心者或年輕後進,我也提出了一些經驗談,關鍵在於從「今天學到了什麼」來著手,而非「我的節目內容要做什麼」。

    隨著像ChatGPT這類AI工具的出現,使得各種文獻的搜尋與理解變得更容易,因此我們更需要進一步思考,有哪些研究是真的會影響臨床決策、對於既有的理論發現帶來挑戰,這也是當代的醫學研究者時時讓自己保有掌握醫學發展趨勢的關鍵。

    除此之外,在本集節目中,也會討論肥胖介入治療與家庭支持的重要性、關於體罰七個負面影響的研究回顧樣本多樣性,還有美國精神科與台灣精神科診療生態的比較。

    本集推薦讀物是今年甫出版的《我失敗的美式生活:鱸魚的三十年日常觀察與非典型剖析》,這是一本關於美國與台灣日常生活的觀察與探討,國外的月亮是否真的比較圓?透過這本饒富趣味而具啟發性的書寫內容,或許能帶給你更不同的視角與思維,推薦給大家!

    最後,邀請各位聽友在Apple Podcast平台上給予我們五星好評,並透過留言的方式與我們交流互動,就有機會成為下期「聽眾回覆」的討論主題喔!

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    Wed, 23 Oct 2024
  • 67 - 【國際期刊解讀】數位生物指標是什麼?

     在2019年發表於《新英格蘭醫學期刊》(New England Journal of Medicine)的重要文獻回顧中,對行動裝置在健康評估及數位治療領域的重要性進行了詳細的探討,這篇著重於行動裝置如何利用數位生物指標(Digital Biomarkers)與數位治療(Digital Therapeutics)來進行健康監控和疾病管理的文獻,可以幫助我們清楚掌握行動裝置應用於健康監測與評估時,幾個關鍵的基本概念。 

    這篇文獻介紹了兩種行動裝置蒐集使用者數據的方式:被動數據(Passive data)和主動數據(Active data)。被動數據通常是自動收集的,無需使用者主動輸入,例如智慧型手機和活動腕錶都能自動監測使用者的活動數據。相比之下,主動數據則需要使用者填寫問卷或輸入資訊。對於開發健康相關的應用程式,文章建議應優先使用被動數據,因其能持續獲取即時資訊且不影響使用者體驗。 

    數位生物指標在健康篩檢和治療追蹤中扮演關鍵角色,尤其針對憂鬱症、中風和糖尿病等疾病的管理。例如,結合行動裝置的應用程式,透過生態瞬時評估(Ecological Momentary Assessment, EMA)來進行即時的心理健康評估,可以有效提升診斷和追蹤效果。 
    同時,數位治療(Digital Therapeutics)將認知行為治療數位化,用於失眠、ADHD、藥物濫用等問題,透過智慧裝置的提醒和行為干預,幫助患者改善認知與行為。不同品牌和系統的裝置在數位治療中的差異,也為數位健康應用開發帶來挑戰,特別是在治療結果的一致性和可比性上。 

    最後,數位健康應用的發展同時面臨著數據收集及隱私保護的倫理挑戰。因此,如何在提供高效治療的同時,維持使用者隱私,將是所有想開發相關應用程式,以及這個領域未來發展的重要議題。 

    你對數位科技與健康監測、治療的議題有興趣或甚至也投入其中嗎?歡迎在本則貼文底下「留言」與我們交流你的看法,就有機會抽中節目中提到的這本《調查研究—方法與應用》關於「數據科學」的特刊喔! 

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    Tue, 08 Oct 2024
  • 66 - 【研究室論文】如何利用人工智慧分析數位足跡量化工作效率

    🎙本集主題:【研究室論文】如何利用人工智慧分析數位足跡量化工作效率

    我們將在這集與大家分享研究室的重點研究領域「工時」,以及我們是如何將「數位足跡」藉由人工智慧領域中的深度學習與機器學建立出「個人化」的數位行為模型,進而精準判斷出實際的工時。

    工時的研究緣於對台灣醫界超長工時、對工作時間產生回憶性偏誤等現象,逐步發展出對工時與作息、工時與工作效率的研究,並開發出可實際應用的手機程式。而2023年,我們的研究團隊也首次採用了人工智慧作為研究方法,藉由針對各個使用者的數位足跡進行分析與建模,我們得以回答以下幾個核心問題,並於2024年將研究成果發表於《醫學網路研究期刊》(Journal of Medical Internet Research):

    1. 如何用數位足跡紀錄工時?
    2.工作地點的休息狀態? 非工作地點的工作時間?而工作與休息並非總是能截然以二元方式區分,而是如0與1之間仍存在著許多數一樣的狀態,那麼在這之間的狀態可以如何測量預估?
    3. 什麼樣的因素會影響工作效率?
    除了上述三個問題,我們也會討論人工智慧在認知及心理行為研究領域中帶來的突破與可能的挑戰。
    您對工作與休息狀態如何透過人工智慧進行分析感到好奇嗎?是否也十分關注工時過長、勞動權益等議題呢?歡迎聆聽這集的內容並與我們交流你的想法!

    📖論文原文:Chen H, Lin C, Chang H, Chang J, Chuang H, Lin Y
    Developing Methods for Assessing Mental Activity Using Human-Smartphone Interactions: Comparative Analysis of Activity Levels and Phase Patterns in General Mental Activities, Working Mental Activities, and Physical Activities
    J Med Internet Res 2024;26:e56144
    URL: https://www.jmir.org/2024/1/e56144
    DOI: 10.2196/56144

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    Tue, 24 Sep 2024
  • 65 - 【學術生活】台灣學者的時間貧窮、以及人工智慧可能帶來的階級翻轉

    這集的學術生活我們將與大家分享關於學者日益嚴重的「時間貧窮」現象,並從有「圍棋界奧林匹克」美稱的「應氏盃」歷年的競逐遞嬗情況、菁英家庭的教養策略與學術學閥現象的連結等面向進行討論,說明人工智慧對翻轉階級可能帶來的利基。 
     
    隨著學術界對研究、生產力和行政工作的高要求增加,學者們面臨著時間管理困難,無法充分投入研究、教學和生活平衡,進而影響其身心健康與學術創造力。 而AI的出現,或許就有機會打破過去既有的學術人際網絡,讓新進而無雄厚背景與資源的學術工作者們,有機會更開放地進行學習、資訊整合與交流。 
     
    近年國際圍棋發展在競爭資源的現象也可見一斑,過去頂尖的棋手經常集中於中國、韓國等「圍棋強權」國家,然而透過AI,更多國家的棋士可以藉由與AI對弈、演算法分析等方式,縮小與傳統圍棋大國棋士之間的鴻溝,顯然有助於促進更公平的競爭。我們也很欣喜地看見,這週剛結束的應式盃由日本棋士一力遼九段奪得世界冠軍,在睽違多年後讓日本重回國際圍棋龍頭之位。 這說明了在大量向AI學習,提升人類認知,形成更強大智識的新世代也正在形成中。
     
    而AI帶來的平等性利基或許也能在時間貧窮、階級翻轉的議題上看到曙光,台灣大學社會學系特聘教授藍佩嘉在《拼教養:全球化、親職焦慮與不平等童年》中,即精闢地探討了家庭社會階級與教養策略的關聯,這樣的情況其實與學術界過去某些現象十分類似,也形成階級鞏固的現象。 而AI此時作為一種去中心化的新學習工具,將有機會挑戰階級固化的現狀並帶來翻轉。 
     
    你對於學者的時間貧窮現象有共鳴或是不同的觀察嗎?而AI是否能夠在你所關注的議題或領域中帶來明顯的助益或挑戰呢?歡迎與我們一起分享! 



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    Tue, 10 Sep 2024
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