探索大腦的會談地圖

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林煜軒醫師

《會談地圖》podcast每一集會以半小時的長度,每週一集深入淺出的導讀 NEJM、Lancet、JAMA、Nature、Science等最新頂尖期刊的重要論文。希望能讓大家在通勤的零碎時間,像醫院、學校裡的meeting一樣,可以「聽」到頂尖期刊最新論文的深度解析。

《探索大腦的會談地圖》是臨床會談技巧導向、系統介紹精神醫學與腦科學背景知識的實務書籍。《會談地圖》是台大醫院林煜軒醫師自住院醫師開始整理的筆記精華,至今仍不斷補充更新,並定期在podcast頻道與facebook粉絲專頁分享各大權威期刊最新研究。

如果您讀不完、懶得讀 2020年以來 NEJM、Lancet、JAMA、Nature、Science 裡精神醫學、腦科學的重要文章,每週您只要花25分的零碎時間(很多人一趟上班的捷運就有了),您可以像聽新聞一樣從《會談地圖》podcast「聽」完這些論文重點。

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【研究室論文】網路成癮研究十年回顧

【研究室論文】網路成癮研究十年回顧

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探索大腦的會談地圖Podcast:網路成癮研究十年回顧2013年,美國精神醫學會於《精神疾病診斷與統計手冊》第五版中首次將「網路遊戲成癮」(Internet Gaming Disorder, IGD)列為待研究的疾病。此後,2018年世界衛生組織亦將「遊戲成癮」納入國際疾病分類之中。我們的團隊是全球網路成癮與手機遊戲成癮研究的先驅,從博士班期間,林煜軒醫師即投入這個領域展開耕耘,並已於多個國際頂尖期刊發表多篇具權威性的研究。網路成癮研究的里程碑之一是我們的團隊於2020年發表的綜合分析研究,該篇論文已被引用超過100次。我們的研究涵蓋了網路成癮與智慧型手機遊戲成癮,並開發了智慧型手機成癮量表(SPAI),該量表已被引用超過500次,翻譯成多國語言供相關醫學研究領域使用。此外,我們也開發出第一款能夠「量化」手機使用行為的應用程式——Know Addiction APP。在這個手機與人類生活融為一體的這個時代,「上網時間多久?」這個過去難以回答的問題,便得以透過 Know Addiction APP自動監測、以量化方式呈現出來。透過此程式,我們能記錄使用者的行為數據,並以此評估成癮情況,為精神科醫師診斷手機成癮診斷提供客觀的依據。在臨床上,儘管因手機遊戲成癮求助的個案其實遠少於網路成癮,手機遊戲成癮的現象仍有助於深入探索人與機器之間的互動及心理狀態,因為由手機所呈現出的行為模式同樣能夠解釋人類行為,具有「生物轉譯」的意義。就像果蠅對基因研究的重要性,以及圍棋之於人工智慧研究一般,共同的特性就是Feature很複雜但Label很簡單。此外,我們的研究還深入探討了網路行為與自我傷害的關聯,例如網路霸凌、性私密影像散佈等,這些行為與青少年的自我傷害風險密切相關。我們也觀察了手機成癮對睡眠的影響,特別是大學生的網路成癮與其作息模式,以及性別和家庭教養風格的調節作用。對於也想投入這個領域的年輕後進的建議是:手機成癮是人機互動研究的理想起點,值得投入。特別是隨著性私密影像散步散佈與網路霸凌等不健康的網路行為日益增加,這些行為背後的成因、相關的研究便更具有重要意義與影響力。#手機成癮 #網路遊戲成癮 #手機使用行為 #量化 #BiomarkersLabPowered by Firstory Hosting

【學術生活】國科會計畫撰寫技巧

【學術生活】國科會計畫撰寫技巧

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每年被學術界戲稱為「年底作文大賽」的國科會計畫,不曉得各位學術界的夥伴們是不是也已準備好大展身手呢?打開電腦埋頭苦寫之前,不妨先聽聽這集「學術生活」,或許這集「國科會計畫撰寫技巧」能夠幫助你擦亮你的研究計畫招牌,受到評審的青睞與肯定!在這集節目中,我彙整了過去各種失敗與成功的經驗,從以下四大要點出發,分享給每年在各種研究計畫申請苦海中泅泳的學術界夥伴們,關於設計研究計畫架構、以高效方式呈現出研究能量的重要建議。1. 「好萊塢」模式撰寫研究計畫:從「未竟的需求」出發,讓你的研究計畫像一部好萊塢電影,層層鋪陳且富有意義。2. 報導式的「小標題法」:將你的研究假設作為標題,善用粗體、底線、斜線等方式呈現重點。3. 根據評分標準撰寫研究計畫:根據公開評分標準凸顯研究重點,展示預知問題並提出解決方案的能力。4. 善用AI工具:根據研究計畫反覆出現的關鍵字或核心論述,利用AI工具編撰更精準、有吸引力的標題。5. 電梯談話(Elevator Speech)的呈現模式:在有限的篇幅內,提綱挈領地介紹你的研究計畫,以感性方式讓評審委員為你的理性研究留下深刻印象。本集節目推薦好書:《離開學術界》我很喜歡這本書帶來的啟發:在學術生涯中累積的技能,有哪些是離開了學術界仍然能繼續發揮效益的呢?邀請你,在計畫寫累了、教學研究有空檔的時候,一起來讀這本書!留言告訴我你對這一集的想法: https://open.firstory.me/user/cklmcyh2oc8o00885qdeluvr1/commentsPowered by Firstory Hosting

【聽眾問答】如何在忙碌中仍能經營社群分享學術新知

【聽眾問答】如何在忙碌中仍能經營社群分享學術新知

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如何在高壓與緊繃的教學研究與執業生活中,仍能從事多樣化的節目內容製作?這集就從住院醫師時期的晨會開始養成的「筆記」習慣,如何成為一套研究基礎的知識系統,以及我們如何受到國際知名期刊如《新英格蘭醫學期刊》(NEJM)和《美國醫學會期刊》(JAMA)的啟發,來跟大家聊聊「會談地圖」Podcast的誕生與理念,並綜合回覆在社群上各個讀者的留言提問。至於同樣想透過社群媒體分享自己學術專業的初心者或年輕後進,我也提出了一些經驗談,關鍵在於從「今天學到了什麼」來著手,而非「我的節目內容要做什麼」。隨著像ChatGPT這類AI工具的出現,使得各種文獻的搜尋與理解變得更容易,因此我們更需要進一步思考,有哪些研究是真的會影響臨床決策、對於既有的理論發現帶來挑戰,這也是當代的醫學研究者時時讓自己保有掌握醫學發展趨勢的關鍵。除此之外,在本集節目中,也會討論肥胖介入治療與家庭支持的重要性、關於體罰七個負面影響的研究回顧樣本多樣性,還有美國精神科與台灣精神科診療生態的比較。本集推薦讀物是今年甫出版的《我失敗的美式生活:鱸魚的三十年日常觀察與非典型剖析》,這是一本關於美國與台灣日常生活的觀察與探討,國外的月亮是否真的比較圓?透過這本饒富趣味而具啟發性的書寫內容,或許能帶給你更不同的視角與思維,推薦給大家!最後,邀請各位聽友在Apple Podcast平台上給予我們五星好評,並透過留言的方式與我們交流互動,就有機會成為下期「聽眾回覆」的討論主題喔!留言告訴我你對這一集的想法: https://open.firstory.me/user/cklmcyh2oc8o00885qdeluvr1/commentsPowered by Firstory Hosting

【國際期刊解讀】數位生物指標是什麼?

【國際期刊解讀】數位生物指標是什麼?

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在2019年發表於《新英格蘭醫學期刊》(New England Journal of Medicine)的重要文獻回顧中,對行動裝置在健康評估及數位治療領域的重要性進行了詳細的探討,這篇著重於行動裝置如何利用數位生物指標(Digital Biomarkers)與數位治療(Digital Therapeutics)來進行健康監控和疾病管理的文獻,可以幫助我們清楚掌握行動裝置應用於健康監測與評估時,幾個關鍵的基本概念。這篇文獻介紹了兩種行動裝置蒐集使用者數據的方式:被動數據(Passive data)和主動數據(Active data)。被動數據通常是自動收集的,無需使用者主動輸入,例如智慧型手機和活動腕錶都能自動監測使用者的活動數據。相比之下,主動數據則需要使用者填寫問卷或輸入資訊。對於開發健康相關的應用程式,文章建議應優先使用被動數據,因其能持續獲取即時資訊且不影響使用者體驗。數位生物指標在健康篩檢和治療追蹤中扮演關鍵角色,尤其針對憂鬱症、中風和糖尿病等疾病的管理。例如,結合行動裝置的應用程式,透過生態瞬時評估(Ecological Momentary Assessment, EMA)來進行即時的心理健康評估,可以有效提升診斷和追蹤效果。同時,數位治療(Digital Therapeutics)將認知行為治療數位化,用於失眠、ADHD、藥物濫用等問題,透過智慧裝置的提醒和行為干預,幫助患者改善認知與行為。不同品牌和系統的裝置在數位治療中的差異,也為數位健康應用開發帶來挑戰,特別是在治療結果的一致性和可比性上。最後,數位健康應用的發展同時面臨著數據收集及隱私保護的倫理挑戰。因此,如何在提供高效治療的同時,維持使用者隱私,將是所有想開發相關應用程式,以及這個領域未來發展的重要議題。你對數位科技與健康監測、治療的議題有興趣或甚至也投入其中嗎?歡迎在本則貼文底下「留言」與我們交流你的看法,就有機會抽中節目中提到的這本《調查研究—方法與應用》關於「數據科學」的特刊喔!留言告訴我你對這一集的想法: https://open.firstory.me/user/cklmcyh2oc8o00885qdeluvr1/commentsPowered by Firstory Hosting

【研究室論文】如何利用人工智慧分析數位足跡量化工作效率

【研究室論文】如何利用人工智慧分析數位足跡量化工作效率

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🎙本集主題:【研究室論文】如何利用人工智慧分析數位足跡量化工作效率我們將在這集與大家分享研究室的重點研究領域「工時」,以及我們是如何將「數位足跡」藉由人工智慧領域中的深度學習與機器學建立出「個人化」的數位行為模型,進而精準判斷出實際的工時。工時的研究緣於對台灣醫界超長工時、對工作時間產生回憶性偏誤等現象,逐步發展出對工時與作息、工時與工作效率的研究,並開發出可實際應用的手機程式。而2023年,我們的研究團隊也首次採用了人工智慧作為研究方法,藉由針對各個使用者的數位足跡進行分析與建模,我們得以回答以下幾個核心問題,並於2024年將研究成果發表於《醫學網路研究期刊》(Journal of Medical Internet Research):1. 如何用數位足跡紀錄工時?2.工作地點的休息狀態? 非工作地點的工作時間?而工作與休息並非總是能截然以二元方式區分,而是如0與1之間仍存在著許多數一樣的狀態,那麼在這之間的狀態可以如何測量預估?3. 什麼樣的因素會影響工作效率?除了上述三個問題,我們也會討論人工智慧在認知及心理行為研究領域中帶來的突破與可能的挑戰。您對工作與休息狀態如何透過人工智慧進行分析感到好奇嗎?是否也十分關注工時過長、勞動權益等議題呢?歡迎聆聽這集的內容並與我們交流你的想法!📖論文原文:Chen H, Lin C, Chang H, Chang J, Chuang H, Lin YDeveloping Methods for Assessing Mental Activity Using Human-Smartphone Interactions: Comparative Analysis of Activity Levels and Phase Patterns in General Mental Activities, Working Mental Activities, and Physical ActivitiesJ Med Internet Res 2024;26:e56144URL: https://www.jmir.org/2024/1/e56144DOI: 10.2196/56144留言告訴我你對這一集的想法: https://open.firstory.me/user/cklmcyh2oc8o00885qdeluvr1/commentsPowered by Firstory Hosting