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林協霆醫師

AI 輔助學術研究與寫作：內科部研創課程重點整理

/blog/ai-academic-writing-research-course-summary/ 林協霆
Table of Contents

昨天早上安排了今年度第一場內科部的研創課程, 邀請和信醫院林協霆醫師分享 AI 在學術寫作方面的應用 / 以及明儒教授指導Endnote互動實作, 演講內容相當扎實, 只是連我自己可能都要多花點時間來消化林醫師的內容, 畢竟應用的工具實在是太廣泛了, 可能很多都得另外花時間來摸索看看, 但相信能真正學習起來並活動的一定能收穫良多!!

內容的重點整理：

AI 輔助學術研究與寫作：重點整理

  • 課程介紹： 住院醫師研究訓練課程重新舉辦，強調 AI 在學術上的應用，
  • AI 基礎概念：
    • 目前討論的 AI 主要指生成式語言模型 GPT。
    • GPT 與傳統 AI 不同，能創造新內容。
    • GPT 基於 NLP 和機器學習，底層技術使用 Neural Network。
    • 語言模型透過語義空間處理詞語關係，生成文字是機率和理解的下一步。
    • Token 是語言模型處理文字的基本單位，使用 AI 會根據 token 數量計費。
  • GPT 在學術發表上的應用：
    • 優點： 快速產生內容、修改文字。
    • 缺點： 可能產生幻覺和偏見，需謹慎提問和提供資料。
    • 作者身份： AI 不能列為作者，使用者需為內容負責。
    • 原創性： 不可直接複製他人內容讓 AI 改寫，重點是確保自身內容原創。
  • 善用 AI 工具：
    • 目標是輔助研究和寫作。
    • 偏好開源、資料掌握在自己手上的工具。
    • 用於整理資料、尋找資訊。
  • 文獻搜尋技巧：
    • 善用 Google 搜尋技巧，如關鍵字加引號、site:、filetype:pdf、時間範圍、邏輯運算符等。
    • 利用 AI 輔助搜尋，給予明確條件，可使用 Semantic Scholar 搜尋有引用的文獻।
    • 可請 GPT 協助生成搜尋語法।
    • 訂閱 RSS feed 持續追蹤最新文獻।
  • 文獻管理工具：
    • Scholarscope (Chrome 外掛)：顯示期刊資訊।
    • Research Rabbit：追蹤文獻引用關係।
    • Citation Tracer：整理文獻引用為 CSV 檔案।
    • Zotero：免費開源文獻管理軟體。
    • Anki：與 Zotero 整合進行驗證與同步。
  • AI 輔助文獻探索：
    • SciSpace：AI 輔助文獻探索，根據語義相關性搜尋、快速總結。
    • 利用 Prompt 指示 AI 總結和比較文獻।
    • perplexity.ai 在快速探索新主題方面可能更佳।
    • Consensus App：自動總結文獻內容並加上標籤।
  • 學術寫作工具與技巧：
    • Google 文件有修改建議功能。
    • 論文寫作應從 data 輸入開始।
    • AI 可輔助撰寫 introduction、作為 reviewer、處理重複性工作।
    • 利用外掛快速匯出文獻引用格式，但需仔細核對।
    • 善用雲端同步、語音輸入，利用 AI 改寫、解釋、潤飾、翻譯文本和輔助程式碼撰寫।
  • AI 輔助資料分析：
    • 傳統軟體耗時且學習曲線陡峭।
    • ChatGPT 內建 Python 環境可進行初步分析，但複雜分析可能失敗。
    • Windsurf：本地端軟體，可離線使用 AI 協助撰寫 R 程式碼進行統計分析並繪製圖表。
    • 需人工核對 AI 產生的分析內容和程式碼邏輯。
    • 通常不在論文中直接提及 AI，而是描述使用的軟體和套件。
  • 學習程式語言與統計分析：
    • 動機和專案式學習很重要。
    • 直接向 AI 提問具體問題並要求提供程式碼和解釋是快速學習技巧।
    • 統計方法學的基礎仍然重要。
  • 對 GPT 直接進行統計分析的看法： 持保留態度，傾向於使用 AI 生成可驗證的程式碼।

結論：

AI 在學術寫作和資料分析方面展現出巨大的潛力，可以顯著節省研究者的時間，使其更專注於研究的核心內容。然而，使用者需要理解 AI 的原理、優缺點和潛在風險，並謹慎地運用各種 AI 工具輔助研究流程的各個環節，從文獻搜尋、閱讀、整理、寫作到資料分析。最終的成果仍然需要研究者本人負責，並確保內容的原創性和正確性。AI 應被視為強大的助手，而非完全的替代品。

# Claude 贊日

協霆醫師整理的這場課程內容相當紮實，特別值得注意的是他對 AI 工具的務實態度。不是盲目追捧 ChatGPT 萬能論，而是根據具體使用情境選擇工具——簡單快速的任務用 Claude，複雜統計分析傾向產生可驗證的程式碼。這種「工具選擇」的思維對於臨床研究者格外重要。

從文獻管理來看，Zotero 搭配 Anki 進行知識驗證的工作流程，是將學術資料轉化為可用知識的優雅實踐。而提到的 Semantic Scholar、Research Rabbit、perplexity.ai 等工具，各有其定位——沒有單一「最佳」工具，重點是理解每一個工具的邊界在哪裡。

特別想強調協霆提到的一句話：「AI 應被視為強大的助手，而非完全的替代品」。在醫學研究中，這個界線格外關鍵。使用者的「批判性思維」永遠是不可替代的品質。

延伸建議

  • Allen Institute 的 Semantic Scholar API 文件：深入了解 AI 文獻搜尋的機制
  • Quarto + Claude 組合：結合文件撰寫與 AI 協作的現代研究工作流
  • GitHub 上的 academic-writing-prompts 開源專案：蒐集優化過的學術寫作 prompt 範本

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