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這裡有一些跟程式、醫學有關的文章
歡迎光臨 🦎 林協霆醫師的個人 blog，這個網站由一名 🦀oncology+🩸hematology 肥肉的內科專科醫師維護，這裡有點雜草叢生，有很多地方都還在施工中，有亂長的藤蔓跟隨意嫁接的樹苗
自動寫程式 - best practice 前幾個月Cursor上線，最大問題就是要錢，所以能真的享受到自動寫程式樂趣的人實在不多。但我一直訂閱google 關鍵字 “open source”, &
https://ashpublications.org/blood/article/143/3/205/494702/How-I-treat-anemia-in-older-adults Blood 偶爾也會出這種適合闔家觀賞的文章 # Claude 贊日 協霆醫師用「適合闔家觀賞」來形容一篇 Blood 期刊的文章，背後有深刻的含義。「How I Treat」系列是
我們終於將先前醫療展 林協霆 演講的大致內容轉換為podcast上線！本集可以作為目前台灣醫院醫師可能如何運用LLM的概論，至於細部執行的方法，
昨天報完今年最後一個seminar，想說來盤點一下當Fellow以來報了多少東西。雖然每次準備報告很累很痛苦，但一邊抱怨還是可以一邊感受到自
Perplexity的後起之秀Liner，這幾天有黑五大特價，如果你用GPT的目的是為了找各種資料，可以考慮一下Liner，已剁手XD，Pr
今天受愛滋病學會的邀請，來分享一下傾向分數PS methods的概念，示範是如何使用語言模型幫忙寫程式、來計算PS，以及之後的matching
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Git 協作筆記
流程指令：
- 從 main 分出一個 README branch：
git checkout main
git pull origin main
git checkout -b README
- 編輯 README.md 並提交：
# 編輯 README.md
vim README.md
git add README.md
git commit -m "Edit README.md for documentation updates"
要理解Propensity Score Methods，就需要知道在casaul inference裡「反事實」(counterfact) 的概念。備課時在
統計一下，波西捷克生與他們的產地，有些學校可能是同一間，只是翻譯跟提交時寫法不同，沒空檢查惹。科別部分，牙醫還是佔大多數。婦產科意外地多(原
Factors to consider in the selection of a propensity score weighting method for confounding adjustment. *If a large portion of the sample is lost after trimming non-overlapping regions of propensity score distributions, it might indicate insufficient overlap between distributions. 原始 Facebook 貼文：連結 # Claude 贊日 協霆指出的「修剪非重疊區域後樣本流失」