作者：鄭伊廷 工程師
問：我想詢問從受雇到創業，在心態上應該要如何調適這樣的轉變？（國際事務處管理師 男 30 歲）
答：到了一個年紀，許多資深的工作者都會想要邁向創業這條路。
許多人創業的理由多半是，因為上班不開心，或是種種 AA , BB , CC 理由。最後結論是：創業吧！「創業可以不用看人臉色。在這樣的情況下，或許我可以發揮得更好」。所以「我想創業」。
「我可以做得更好」，所以我想創業。是一個很好的創業理由。但「不想看人臉色，想更自由自在」，卻是一個錯誤的創業理由。
如果你有類似的想法，我會認真奉勸先靜下心來思考你的工作內容出了什麼問題，去檢討該用什麼手段解決。但直接去創業，絕對不是好的解題方案。
創業絕對不是自由自在，無拘無束。而且創業精確的來說，就是從無到有打造一門生意，承擔風險。
作者：蔡依橙 醫師
問：人總是容易安於現況，想請問是怎樣的想法和決心，讓講者跨出醫療的舒適圈，自行創業？本身並沒有第二專長，考量到家庭和經濟的壓力時，如何鼓起勇氣去拋棄已花了將近人生 1/3 的時間所訓練的專業和知識？（五位醫師詢問）
答：其實不一定要拋棄的。
■ 安身立命也不錯
在之前的部落格文章中，小弟有打算書寫一個系列，但寫到一半就忙起來，所以目前只寫了第一篇：「醫療崩壞中，我該怎麼辦？」：可能的路之「安身立命」路線
我認為，已經受完醫療訓練的醫師，有三條路可走：
作者：蘇迎士 醫師
問：在醫院中進行內部創業中（罕見疾病的骨髓移植），臨床上已有 4 個核心成員互相支持，另一方面也積極和荷蘭、波士頓、西雅圖…… 等專家建立聯繫討論的管道；而學術上也組成撰寫團隊，已有文章開始發表。如何說個好故事，繼續吸引其它人投入這個領域呢？（感染科主治醫師 男 36 歲）
答：這個問題，我想用一個比較實際的方式回答，請問，加入您的團隊，是有「名」還是有「利」？
這聽起來很市儈，但卻可能是最直接被考慮的問題。
就你的問題來看，應該在利潤上是看不到邊的，不過還是先談談利，如果你跟醫院已經談好，你這內部創業是屬於封閉系統，所有個案治療的利益扣除固定成本和變動成本後是完全屬於你們的，那你可以算算看，再加進一個人，所攤提的照顧成本可以減輕多少，但減少的利益能否由多出一個人的技術增加的收益彌補回來。
如果是「名」，你想加入團隊的人，在文章上掛名怎麼掛？未來計劃的分攤有多少預算可以給他？他加入這個團隊後，能不能藉由這個新的技術，讓他可以在記者會發表、在他領域的研究有突破進展，或是，就只是沾沾光？
作者：林之晨 創辦人
問：在白色巨塔關久了，多半只有醫院裡的人脈，如何在有創業念頭開始時，有效率的增加不同領域的人脈，了解可能的產業？（麻醉科主治醫師 女 35歲、腸胃科住院醫師 男 31歲）
答：何不每天在 Facebook 上大聲說出你的理想？
問：創業的初期資本大約是怎麼樣的數目？有多少的機會成本需要估算？資金上的風險要如何評估？在資金匱乏的情況下要如何踏出創業的第一步？（住院醫師 女 31歲、中醫部住院醫師 女 27歲、婦產部住院醫師 女 28歲、胸腔外科主治醫師 男 38歲、診所醫師 女 36 歲）
答：生病大約需要幾天才能痊癒？需要請假幾天？死亡的風險要如何評估？身體本來就不好怎麼維持健康？
作者：楊斯棓 醫師
問：楊斯培醫師如何結合熱情與學習，吸收跨界知識，走到今天？（精神科主治醫師 女 39 歲）
答：您好，我的第三個字是木字旁，唸做棒球的棒，這個字出自康熙字典，意義同棒，筆劃差一劃（我爸說差這一劃，會有頭家命跟辛勞命的差別，但我僅當參考用）。除了棓，火、土、金、水字旁的獎狀我都領過。
我念大學的時候，比一般同學多做了幾件事：
這幾件事重覆做之後，我認識很多年紀大我五十歲（或以上）的人，我那時就思考：七十幾歲時自己想要達到哪些目標，譬如說我二十幾歲時就決定：六十五歲時（雖然當時還沒確定講題是什麼）一定要完成環島演講這件事（想不到三十五歲就完成了，可見設定目標的重要）。
作者：陳育群 醫師
問：想請陳育群學長分享一下，您會如何將大數據的精神及方法實際應用於醫療層面上？（除了寫論文外，這已經是學長的強項了）（醫院醫師 男 38 歲）
答：大數據精神在於「活用資料」，我們可以從「病患、服務流程、技術」三個角度來思考。
個人醫療。大數據最重要貢獻在於「個人醫療」。群體資料有別於與臨床實驗，有助於幫助醫師患者盡快找到最適合的治療方式。例如：COPD 病患心臟病該不該使用 beta-blocker？嚴重 COPD 病患心臟病是否有答案一致呢？藥物長期使用安全性？這類問題還沒有被很好的回答，這也是台灣健保資料庫很值得發揮的地方。
更先進的可以切入個人化藥物治療。例如：Tamoxifen 對於乳癌治療很有效，但是部分病人效果不佳，Johns Hopkins 研究團隊，從基因圖譜中找出名為 MACROD2 的基因可以在使用 Tamoxifen 前先預測 Tamoxifen 抗藥性，對於乳癌治療是很大鼓舞（這裡）。
最近的奈米技術更是數據分析的天下，UCLA 團隊發表新的藥物平台，可利用資料探勘技術找出對個人腫瘤最適當藥物，組合成個人化新藥（這裡）。