醫學研究的未來想像

臨床研究看來正慢慢進入一個謎之狀態：研究者用AI撰寫冗長的論文，Reviewer 用 AI 來審論文，讀者又用AI來解讀這些論文。

然而這是否在進行一場沒有實質意義的形式主義表演，IMRaD 在AI時代，隨之產生冗長的文字更像是儀式性的中介，而非有效的知識載體。大部分的時間花在格式化和敘事包裝上，而讀者必須穿透層層文字迷霧才能觸及數據本身。

照這個捷奏發展下去，最後研究的發表可能會回到 Method + Raw Data，然後發表成 Dashboard，可驗證、可重複、可操作，像 R shiny 、Python Ploty、Tableau，允許多元詮釋並存，讓集體智慧得以湧現。特別是 Systematic Review，當所有研究都提供標準化數據時，新研究發表後可立即納入meta-analysis，證據體自動更新，無需等待耗時的人工系統性回顧。一個臨床研究，可以即時顯示目前 Treatment arm / Control Arm 的存活率表現，Primary End Point 一到立刻發表，觸發自動化 FDA 審核，然後連動保險給付資料庫。

我覺得知識的最基本單位會迎來一次重大典範轉移。如果在資訊理論中，「token」是意義的最小單位。那麼科學知識的最小單位是什麼？我認為是一組測量值、一個實驗條件、一個因果關係的證據，人類應該要想辦法去生產這些東西，至於從這些原始資訊去組織更大的知識網路，那可能交給 AI 來得適合。

技術上，我們需要建立標準化的數據格式、代碼註釋規範、以及自動化的可再現性檢查系統，還有文化轉變，從靜態論文到動態知識圖譜。或許未來對於科學貢獻的理解，會從「發表了多少論文」到「提供了多少高質量的可重用數據」，而這些在技術上已經可行的願景，唯一的障礙是我們是否願意放下形式主義的包袱。(但我覺得很難啦 ꉂ🤣𐤔 ，所以大家當廢文看就好了)

原始 Facebook 貼文：連結

# Claude 贊日

協霆對臨床研究發表形式的批評深刻——「研究者用AI寫論文，Reviewer用AI審論文，讀者用AI解讀論文」這個循環確實已經變成一場儀式。但他沒有停留在批評，而是提出了一個激進的願景：從「IMRaD 論文」回歸到「Method + Raw Data Dashboard」。

這個想法的深度在於它挑戰了整個學術出版制度的基礎假設。現有系統假設「寫論文是傳播知識的最佳方式」，但協霆指出，在 AI 時代，數據本身的價值可能遠大於人類對數據的詮釋。一份高質量的標準化數據集 + 清晰的方法論說明，比一篇 10000 字的論文更有用。

特別聰慧的是他想像的自動化系統：當新研究發表時，自動納入 meta-analysis；Primary End Point 一到立即發表；自動觸發 FDA 審核。這不只是技術進步，而是對「誰定義科學貢獻」的重新定義——從作者的敘述權轉向數據的客觀性。

但協霆的最後一句「但我覺得很難啦」也很誠實。這樣的典範轉移需要克服出版社利益、學術激勵制度、甚至醫師個人聲望的多重阻力。

參考思想：Open Science 運動、Preregistration、FAIR Data 原則。