答：（蔡依橙）
臺灣這幾年掀起一波針對 OA 期刊的歧視，尤其是 MDPI 跟 Frontiers，我經常講，這兩家其實在 OA 期刊裡面算是很好的。有很多名氣更小，操作上爭議更多的 OA 出版社，甚至是傳統出版社。這是另一個故事，我們改天再聊。
資深的老師、成就很高的學者們會認為，高分的傳統期刊才是優質標的，低分的看不上眼，OA 的就算高分，他們也覺得不入流，甚至認為學生去登那些，有損學術形象。
但作為新手，你最重要的是盡快讓自己的履歷有文章列表。「有」永遠比「沒有」好。
所以，就算你登 MDPI 或 Frontiers 作為起步，根本就沒什麼好丟臉的。說老實話，有在投稿的人都知道，這兩家現在很不好投，連教授級的都常被退得七葷八素。
重症病房有許多病人需要插管接上呼吸器來維持生命，但拔管過早，可能讓病人無法順利呼吸，需再次插管，大幅增加死亡風險；若拔管過晚，則會拖延病人的康復，甚至引發感染等併發症。
黃國揚醫師團隊嘗試運用人工智慧（AI）技術分析病人狀況，幫助醫療團隊準確判斷拔管的時機。他們蒐集 2015 年到 2020 年，289 名台灣病患的呼吸數據，並將這些數據輸入人工智慧系統進行分析，測試了三種深度學習模型：RNN（循環神經網路）、LSTM（長短期記憶模型）、GRU（門控循環單元模型）。
研究結果顯示，GRU 模型結合 Tanh 的啟動函數，在所有測試中表現最佳，尤其是在每 30 秒平均化數據下，模型能更好地捕捉病患的狀態變化，準確率達到 94.44%。相較於其他人工智慧模型，GRU 模型運算速度更快且效能穩定，更適合應用在臨床實際環境中。
有了人工智慧輔助的拔管預測方法，醫療團隊能更有信心決定何時拔管，減少不必要的失敗風險，讓病患與家屬更安心。
恭喜黃醫師！
想依照老師的建議，用更好的文稿編排方式呈現自己的論文，但期刊偏偏又有一大堆規定，到底該不該遵循呢？在這支影片中，吳爵宏醫師會分享自己實際投稿的經驗，徹底解答你的疑慮。
答：（蔡依橙）
如果你還沒有確認正確性的能力，千萬不要使用 AI 去做你無法驗證的事。
最近有同學在 Office hour 問我問題，我發現他的提問有點奇怪，在我進一步釐清並追問之後，才發現原來同學是使用 AI 工具去讀論文。
主題我稍微做點馬賽克，大概類似「給予病人某介入之後，去評估疼痛指數的下降程度」。所以他用 PubMed 找了有這些介入也有疼痛指數的論文，全部丟進 AI 工具裡面。
接著，他對這些 AI 工具詢問，請他們萃取出做統合分析需要的數值。
AI 給了一堆中文說明跟歸納，並告訴他，其中好幾篇文章，並沒有給出疼痛指數的數據。
過往製作牙冠模型，傳統方法是用材料在牙齒上取模，但過程繁瑣且讓患者感到不舒服；而今有數位掃描儀，只要口內掃描即可取模，流程快速且更為精準。即使如此，數位掃描牙冠的精確度仍受多種因素影響，例如：牙齦與牙齒邊緣的距離、邊緣線的深度等。
何偉宏醫師團隊想找出在數位掃描中提升精確度的方法，讓牙醫製作出更貼合的牙冠，於是團隊設計三種不同形狀的人工牙模型：「圓肩設計」、「肩設計」和「斜肩設計」，並搭配不同厚度的鈦合金套來模擬牙齦擴張效果（0.2 mm、0.3 mm、0.4 mm 和 0.5 mm），以測試數位掃描在各種情況下的精確度差異。
研究結果顯示，要取得理想的數位掃描結果，牙齦擴張寬度至少需要達到 0.3 mm，邊緣線的深度應在牙齦下方 1 mm 內，否則掃描精確度會下降。而且不同牙冠設計的掃描結果也各異：「圓肩設計」在各種情況下提供最佳的精確度，能清晰呈現牙冠模型的細節；「肩設計」次之；「斜肩設計」效果較差，尤其在較深的齒齦處易失真。研究還發現，在牙齦齊平或稍上方的位置使用 0.4 mm 以上的擴張寬度，數位掃描的精確度會明顯提升。
這項研究為數位牙科治療提供明確的標準，協助牙醫製作符合患者口腔需求的牙冠，減少傳統印模不精確所帶來的修復問題。
恭喜何醫師！
投稿被期刊社「卡」了，連職涯升等也受影響了嗎？來聽聽陳醫師的實用策略與建議，幫助你在投稿路上找到合適的解決方法，讓研究更順利推進，不再被困住！
大多數早期發現的子宮內膜癌，能透過手術和初步治療獲得良好成效，但當癌症擴散或復發時，治療效果就會大打折扣。目前標準的第一線療法是使用「卡鉑加紫杉醇（Carboplatin plus Paclitaxel）」進行化療，但如果病情在短時間內復發，患者往往面臨存活率低的情況。
王韶靖醫師團隊使用 TriNetX 的資料庫，分析符合條件的病患健康記錄，試圖尋找新的治療方案。他們特別關注在接受第一線「卡鉑加紫杉醇」治療後 6 個月內復發的患者，並比較 Lenvatinib plus Pembrolizumab 和 Doxorubicin 這兩種二線治療的效果，探討 Lenvatinib plus Pembrolizumab 是否能夠在這類短間隔復發的患者提供更好的存活率。
研究結果顯示，接受 Lenvatinib plus Pembrolizumab 治療的患者，其存活時間平均為 12.8 個月；相比之下，接受 Doxorubicin 治療的患者平均存活時間為 8.2 個月。在副作用分析中，Lenvatinib plus Pembrolizumab 組出現較多的甲狀腺功能低下和蛋白尿；Doxorubicin 組則較易出現貧血和白血球減少。
這篇研究提供新的臨床證據，證實用 Lenvatinib plus Pembrolizumab 治療在短時間內復發的子宮內膜癌患者能顯著提高生存機會，也有助於臨床醫師在面對複雜病情時，做出明智的治療選擇。
恭喜王醫師！
資源少、競爭強，即使在大醫院也很難發展研究嗎？其實當你具備研究能力，就能透過合作、出力，從寫作到投稿，全力累積信任與經驗，逐步建立自己的研究基礎。來看看黃醫師怎麼說！
