以AI協助彙整論文的新境界--2025年年底

彙整與解釋，早已可以做到！

製作 podcast, 協助口語/Podcast解說，也早就可以了！

2025年12月，可以生成專業等級的PPT＆video, 還有繪圖！！

而且對於學生還免費... 

以 Gemini 為例：

可設計 Gem ＋附加功能（如下圖）即可逐步生成上述內容/成品

或是 NotebookLM 諸多罐頭功能

也就是幾乎所有艱澀的論文... AI 可以協助彙整/解釋/繪圖解說/影音解說＋測驗（選擇題或問答）

傳統的書面作業、甚至口頭報告（學生低頭念AI生成的講稿）... 變成意義有限了！！

這些進展/改變 快要「徹底顛覆」傳統學習/教學/作業/考試模式了！！

難以想像1～2年後，會變得如何了！！！！

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這讓我想到或許「（醫學/OT）知識轉譯教學/研究」將成為顯學。

因為AI之故，所有教與學，勢必重新建立新典範，故「（醫學/OT）知識轉譯教學/研究」或將成為關鍵的基礎研究。

現有「告知壞消息」逐字稿之後續稿件撰寫主題

以 NURSE 同理評估言

研究主題

1. 應用大型語言模型評估臨床同理心之研究：以 NURSE 框架為核心的 AI 信效度驗證與虛擬對話開發 
2. 重症醫療溝通評估的 AI 效能比較：GPT 與 Gemini 在 NURSE 同理心指標之信度與已知族群效度研究
3. 基於 NURSE 框架之智慧醫學教育研究：AI 評估工具之再測信度分析與高/低同理心虛擬情境開發 
4. 急重症醫病溝通 AI 評估系統之效能驗證：結合虛擬對話開發與多大型語言模型之收斂效度分析 
5. 提升 AI 在重症情境之同理心評估準確性：比較 Chain-of-Thought 與 Few-shot 提示工程對 NURSE 框架之影響

＊改良逐字稿或是關鍵之一，讓逐字稿的同理技巧或溝通任務執行地更好或較差！可作為已知族群效度驗證以及後續教學示範使用。

GKCSAF GPT 之主題

1. 從職能治療到急重症醫療：GPT 溝通技巧評分系統在跨領域場域之效度遷移與已知族群驗證

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若您計劃投遞 **AMEE (Association for Medical Education in Europe)** 國際醫學教育會議，考量該會議強調醫學教育創新、科技輔助學習 (TEL) 以及評估方法的嚴謹性，以下根據您已發表的論文成果  與新擬的研究構想，建議三個最合適的主題：

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### 推薦主題一：科技評估與效度驗證（最符合 AMEE Assessment 類別）

#### **主題名稱：**

**"Beyond the Scale: Validating an LLM-based Rater for Empathy in High-Stakes Critical Care Conversations Using the NURSE Framework"** （超越量表：應用大型語言模型評估急重症高壓力溝通中同理心之效度驗證——以 NURSE 框架為例）

#### **合適理由：**

* **延續論文優勢：** AMEE 對於評估工具的信效度（Reliability and Validity）有極高要求 。您已在職能治療領域驗證了 GKCSAF 的總分評估具備可接受的 MAE% ，此主題將其遷移至更具挑戰性的「急重症同理心 (NURSE)」評估。

* **解決論文限制：** 您先前的研究指出領域層級（Domain-level）的評估信度較低 ，且 zero-shot 提示法可能限制 AI 表現 。本研究可強調透過更精進的提示工程或跨模型比較（GPT vs. Gemini）來優化表現。

* **臨床真實性：** 使用逐字稿中關於葉克膜（ECMO）撤除與腦死判定等高度情感衝突的情境 ，對於醫學教育界具備極高的教學探討價值。

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### 推薦主題二：教學設計與虛擬模擬（最符合 AMEE Innovation 類別）

#### **主題名稱：**

**"Developing AI-Generated Virtual Dialogues for Empathy Training: A Feasibility Study on Differentiating High and Low Empathy Scenarios in ICU Settings"** （開發 AI 生成之同理心培訓虛擬對話：區分急診加護情境中高/低同理心腳本之可行性研究）

#### **合適理由：**

* **創新性：** AMEE 鼓勵能直接應用於教學的創新方案。利用 AI 模擬家屬對於病患過往生活習慣（如抽菸、喝酒）產生的強烈自責情緒 ，進而發展出不同同理心等級的對話腳本作為教學模組。

* **實務應用：** 回應論文中提到 AI 評分能減少臨床教師負擔 、避免疲勞且具備一致性評分標準的優點 ，並將其從「評分工具」轉化為「教學素材產生器」。

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### 推薦主題三：AI 模型效能比較與教育倫理（符合 AMEE TEL/AI 類別）

#### **主題名稱：**

**"Reliability Paradox in AI Assessment? Comparing GPT and Gemini in Evaluating Complex Emotional Support during End-of-Life Decisions"** （AI 評估中的信度悖論？比較 GPT 與 Gemini 在評估末期醫療決策中複雜情感支持之表現）

#### **合適理由：**

* **學術深度：** 引用論文中提到的「信度悖論 (Reliability Paradox)」與「分數變異度限制 (Limited Score Variability)」，探討 AI 模型在處理複雜細微情緒（如家屬強調與弟相依為命的情感連結 ）時的表現差異。

* **前瞻性：** 論文建議未來應測試不同版本的 GPT 模型 。此主題直接回應此需求，並加入 Gemini 的比較研究，符合目前 AMEE 對於 AI 應用與演算法透明度的前瞻討論趨勢 。

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### 總結建議

* 如果您希望以**「學術論文 (Short Communication / Research Paper)」**形式投遞，建議選擇**主題一**，因為它具備最紮實的心理計量學驗證架構 。

* 如果您希望以**「教學創新 (Educational Innovation / Poster)」**形式投遞，則**主題二**更具吸引力，因為它展示 AI 技術如何轉化為實際的臨床教學工具。

從寫計畫到寫書...

之前聽過，寫好一個研究計畫，就接近寫一本書了... 最近一個月的努力... 與楊醫師團隊合作... 似乎可以實現了！！

建議書名

《醫療互動的動態變革：從核心溝通實證、傳統訓練困境到 AI 賦能的 MIDA 新解方》 (Medical Interaction in Transition: From Core Evidence and Training Dilemmas to AI-Enhanced MIDA Solutions)

 

全書架構與重點內容

第一部：溝通的科學——概念、重要性與實證基礎

本部的目標是確立「溝通是核心醫療處置」的科學地位，而非僅是軟實力。

• 第一章：溝通如何療癒？從理論模型到健康結果
• 溝通的路徑模型： 引用 Street 等人的經典研究，說明溝通如何透過「近端結果」（理解、信任）與「中介結果」（服藥依從性、自我管理）最終改善「健康結果」（存活率、生活品質）。
• 實證效力： 引用 Cochrane 系統性回顧，指出溝通介入措施確實能改善整體的溝通技巧與同理心表現，但目前對「建立關係（Rapport）」的提升效果仍具挑戰性。
• 去迷思化： 澄清溝通不只是天份，而是可教、可學的行為科學。
• 第二章：當代醫療互動的核心能力標準
• 從 Kalamazoo 到全人照護： 介紹 Kalamazoo 共識聲明 與 Calgary-Cambridge 指引 等主流架構。
• Sim-Comfort 模型： 引入護理觀點，強調溝通是「關係的產物」，不僅是訊息交換，更包含舒適與連結。

第二部：現況與困境——傳統訓練的極限

專章剖析為何現有方法（如傳統 OSCE）不夠用，為引入 AI 與 MIDA 鋪路。

• 第三章：傳統模擬教學（Simulation & OSCE）的實務困境
• 「雙重缺口」論述： 引用 MIDA 計畫書，點出理論上過度依賴線性步驟，以及媒介上標準化病人（SP）的高昂成本與低可近性。
• 回饋的侷限： 傳統 OSCE 中，SP 或教師的回饋往往不夠即時、具體或個人化，且受限於人力資源，難以落實「刻意練習（Deliberate Practice）」所需的重複頻率。
• 同儕角色扮演（Peer Role-Play）的利弊： 引用 Cochrane 回顧指出，目前證據無法確定 SP 是否絕對優於同儕扮演，但同儕扮演在真實性上常受質疑；不過最新的 2025 研究顯示，同儕扮演在「建立關係」的真實感上仍有其獨特價值。

第三部：理論重構——醫療互動動態調適架構 (MIDA)

本部的目標是提出解決「動態性」問題的理論解方。

• 第四章：從線性流程走向動態導航
• MIDA 的核心精神： 將醫療互動視為「動態風險管理歷程」，而非靜態任務清單。
• 四層脈絡檢視： 疾病、醫療人員、病家、系統層面的風險因子分析。
• 第五章：「停看聽保平安」操作模組詳解
• 覺察（停看聽）： 停頓重啟、察言觀色、傾聽詢問。
• 介入（保平安）： 保障界線、平衡思考、安心決策。此章節應結合具體臨床案例（如急重症情境）說明如何應用。

第四部：科技賦能——LLM 驅動的虛擬實戰

本部重點在於整合 2025 年最新的 AI 實證研究，證明 AI 是解決第二部所述困境的有效工具。

• 第六章：生成式 AI 作為新時代的標準化病人 (VP)
• 技術原理與優勢： 說明 LLM (如 GPT-4) 如何生成具備情緒反應與記憶的虛擬病人，解決傳統 SP 劇本僵化與成本過高的問題。
• 2025 最新實證：
• 有效性： 引用 McCarrick (2025) 的隨機對照試驗 (RCT)，證明使用 AI 模擬訓練的醫學生在病史詢問上的表現顯著優於傳統組。
• 診斷溝通： 引用 Suárez-García (2025) 的研究，顯示 AI 訓練能顯著提升學生在告知糖尿病診斷時的結構性與同理心。
• 互補性： 引用 Lee (2025) 的研究，指出 AI 擅長提供「重複練習與結構化回饋」，而真人同儕擅長「真實互動感」，兩者應為互補關係。
• 第七章：虛擬教師 (VT) 與自動化回饋機制
• AI 評分的準確度： 引用 Ju (2025) 的研究，利用 GPT 進行 Gap-Kalamazoo 量表評分，在總分上與人類評分者具有可接受的一致性。
• AI 回饋的特質： 引用 Panchasara (2025) 的比較研究，指出 AI 的回饋較具結構性、協議導向（Protocol-driven），而人類考官的回饋則較具經驗性與情境脈絡。
• 系統設計： 說明如何設計 Prompt 讓 AI 扮演嚴格但具建設性的導師。

第五部：實務應用與未來展望

總結如何將 MIDA 與 AI 平台整合進現有的醫學教育體系。

• 第八章：分級訓練藍圖與混合式教學
• 初階 vs. 進階： 醫學生（廣度練習）與住院醫師（高張力情境、壞消息告知）的差異化 AI 劇本設計。
• 混合模式 (Blended Learning)： 建議結合「AI 進行大量基礎練習」與「真人進行高階情感訓練」的最佳化教學策略。
• 第九章：挑戰、倫理與未來
• AI 的侷限： 討論 AI 在非語言溝通（肢體語言）偵測上的不足，以及可能產生的偏誤。
• 人本反思： 引用 Zohny (2025) 的觀點，反駁 AI 會導致「去人性化」的擔憂，主張若設計得當，AI 實際上能通過提供隨時可得的解釋與同理回應，來增強以病人為中心的照護。

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以上是楊醫師為計畫主持人的研究計畫＋ PubMed 檢索2025年溝通技巧與LLM研究，還有幾篇關鍵文獻，再與 NotebookLM 協力生成的！！

簡介影片

AI與二八定律 &「與AI協做的能力」

 「AI與二八定律」由陳力俊院士主筆的社論

主要內容包含：ＡＩ的平均認知能力、語言處理能力與邏輯推理能力，已超越全球約八成的人類。

前二成的頂尖創作者、研究者、管理者，可輕鬆駕馭ＡＩ，把它當成倍增器。後八成的典型知識工作，正逐步被ＡＩ技能所覆蓋、接管或重新定義。

他還提到「理解問題與善用ＡＩ的能力」，這與我上週四聽到的演講提到「與AI協做的能力」大致相當！

這能力應是我後續發展評估工具的測量概念！！

nano banana 的後續應用：協助繪製論文的概念架構 (conceptual framework)

以 "Effects of Virtual Reality Among Children With Developmental Coordination Disorder: An ICF-Based Randomized Controlled Study" 論文言：

這可謂「較詳細」圖文解釋版

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這是「簡略」圖文解釋版

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我先設計GPT讓其解釋論文的概念架構 (conceptual framework)，再將相關解釋 讓 banana 生成圖示！！

連結網址

還有研究流程圖 &「研究目的/設計以及結果」圖示說明！

應可快速掌握論文重點/大幅提昇閱讀效能！！

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「請直接執行圖像生成功能（Generate Image），不要給我文字描述。請生成一張圖示（使用繁體中文）：[您的具體描述]」

「我不需要文字指導或步驟分析。請直接調用您的圖像生成工具 (Image Generation Tool)，產出一張圖片檔案給我。如果妳無法產生圖片，請明確告訴我妳現在沒有繪圖權限。」

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就RCT論文，尚有實驗組與對照組內容比較圖 ＋ 研究流程圖，也可加上作者對於主要結果之解釋（圖示）

*PICO／PICOT 結構圖

用途：讓學生一眼看出這篇 RCT 的核心研究問題。

適合圖示類型：框線圖（box diagram）、概念圖（concept map）

建議區塊

P：Population（族群＋重要納入條件）

I：Intervention（介入名稱、主要成分）

C：Comparison（對照條件，如 usual care、placebo、另一種介入）

O：Outcomes（1–2 個 primary outcome，概略列出 secondary）

T：Time（追蹤時間點）

介入的 Logic Model／Theory of Change 圖

用途：連結「介入內容」與「預期改變」，訓練學生思考 mechanism。

適合圖示類型：邏輯模式圖（左→右）、箭頭概念圖

建議區塊

Inputs：人力、訓練、資源

Intervention components：介入模組（例如：task-specific training、environmental modification、caregiver training）

Proximal mediators：如 self-efficacy、participation frequency、activity performance

Distal outcomes：如 quality of life、functional independence

主結果的效果量視覺化

整合式「一頁試驗概要圖」（Study Schema）

最後，對學生而言非常有幫助的是：

請他們根據一篇 RCT，自己畫出一張「one-page study schema」，內容可綜合：

PICO/PICOT

設計類型與 randomization 架構

介入與對照之成分與劑量

Outcome–Time schedule

主要分析模型的簡易 path 圖

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就描述型/探索型論文，尚有研究流程圖 & 主要結果之解釋（圖示）

1. 概念架構圖（Conceptual framework / Construct map）

呈現的內容：

主要構念（constructs）：例如 occupational performance、participation、environmental support、self-efficacy 等

構念之間的假設關聯：例如「環境支持」→「參與頻率」→「生活滿意度」

背景變項（covariates）：如年齡、性別、診斷、功能嚴重度，放在圖的邊緣

2. 變項層級與範疇圖（Levels of variables）

依「層級」整理變項：

個人層級：demographic、impairment、activity、participation

家庭／照顧者層級：caregiver burden、family support 等

環境層級：physical environment、social support、policy-level

或依「功能層面」整理：body function、activity、participation、環境因素等

教學重點

練習讓學生將零散的變項整理成結構化框架（非常接近 OT 的想像模式，如 PEO, MOHO）。

連結到後續分析：哪些變項會一起進入 regression model？哪些純粹是描述性的 background？

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就工具發展與心理計量特性驗證，可繪製「評量概念特性圖示」＋ 研究流程圖

一、整體工具發展流程圖（Development process）

1. Scale development flowchart（從構念到完成工具）

構念定義與文獻回顧

質性探索（interview / focus group / observation）

Item generation（題項擬定）

Expert review / Content validity

Cognitive interviewing / pretest

Pilot study（初步 psychometric 檢驗）

Large-scale validation / cross-validation

可用左右或上下流程圖顯示，每一階段旁邊註明：樣本數、主要方法（例如 EFA、CFA、Rasch）。

二、構念與維度結構圖（Construct & domain structure）

2. Conceptual framework / Domain-Subdomain 圖

中心構念（例如：participation、occupational performance、self-efficacy）

主 domain（例如：self-care、productivity、leisure）

各 domain 下的 subdomain 或面向（例如：家務、工作、學業）

可使用同心圓或樹狀圖，中心為整體構念，外圍為各 domain，再外圍為 subdomain。

四、量尺結構與因子分析（Dimensionality: EFA / CFA）

CFA path diagram（latent variable model）

latent variables（圓形）＝各 domain

observed variables/items（矩形）

路徑上標示 standardized factor loadings（可只標示範例）

latent variables 之間的相關（雙向箭頭）

教學重點

協助學生理解：CFA 不是黑盒，而是「理論構念 → 問項」的形式化表達。

引導學生練習：若某些 loading 過低，對解釋有何影響？是否該修正或刪題？