最新研究發現，人工智慧如ChatGPT-4在屈光手術領域有潛力，可幫助分類患者。研究顯示ChatGPT-4與醫師的判斷相當一致，但仍有限制，如樣本量小、依賴單一評定者及輸出變異性。未來需進一步研究，確保大型語言模型如ChatGPT-4在醫療決策中的準確性與適用性。 PubMed DOI

153名拉丁美洲整形外科醫師和住院醫師對AI在整形外科的看法調查顯示，他們認為AI可提升準確性、視覺化、手術時間、病人康復和滿意度，但也擔心病人隱私、數據安全、成本和知情同意問題。參與者強調AI培訓數據重要，建議整合到住院醫師培訓計畫中，並表達對進一步AI研究的興趣。研究呼籲整形外科善用AI潛力，同時保持人類專業角色。 PubMed DOI

研究發現AI在處理糖尿病黃斑水腫方面表現良好，尤其在DME管理和眼科共病管理上有一致性。建議未來可考慮將AI應用於DME管理，同時需留意與國家指南的一致性，以影響全球DME管理指南的修訂。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT、Bing和Bard AI在眼部疾病和治療知識上的表現，結果顯示Bard的準確率最高，達68.3%，Bing次之為53.7%，ChatGPT為51.2%。儘管AI提供快速資訊，但準確性有差異，因此應謹慎核實資訊。 PubMed DOI

研究發現線上聊天式人工智慧模型對眼科問題提供的建議大多準確，但在不同眼科領域的適應度有所不同。模型在白內障和屈光等領域表現較好，但在角膜等領域表現較差。總結來說，模型有潛力，但仍需進一步優化才能廣泛應用於臨床。 PubMed DOI

研究發現三個AI聊天機器人對眼科整形外科醫師的建議不夠準確，也存在偏見。建議的醫師可能不在要求的城市實踐，或非眼科整形外科專家。不同提示導致建議不同類型的醫師，因此要識別和解決AI建議中的不準確性和偏見至關重要，尤其當患者可能依賴它們選擇醫師。 PubMed DOI

人工智慧在醫學領域扮演關鍵角色，尤其在美容外科手術知情同意書的準確性和清晰度方面。研究發現，ChatGPT-4生成的材料受外科醫師青睞，因為其準確性和醫學信息。遵循ASPS建議簽署特定手術和一般知情同意書可預防併發症，確保患者清楚了解手術內容。 PubMed DOI

將生成式人工智慧（如大型語言模型）整合進眼科教育和實踐，能提升診斷準確性和病人照護。這些技術可用於教育病人和醫生，並提供臨床決策支持，增強學習體驗。然而，挑戰包括生成不正確資訊的風險、系統偏見及過時數據問題。當前教育計畫已開始納入人工智慧，未來需建立評估指標、結合人類監督及利用影像數據。倫理考量如數據隱私和透明度也必須重視，以確保人工智慧的負責任應用。 PubMed DOI

這篇論文回顧了人工智慧在眼科的發展，分析了來自98個國家的3,377篇研究，發現中國和美國的貢獻最為突出。中山大學是重要機構，《Translational Vision Science & Technology》是頂尖期刊，Ting DSW則是主要研究者。研究強調AI在視網膜影像分析及眼病篩檢的潛力，但也指出技術、法規和倫理等挑戰需克服，才能推動創新應用，改善眼病治療效果。 PubMed DOI

這項研究比較了OpenAI的ChatGPT-3.5與傳統網路搜尋引擎在提供Randleman標準資訊的準確性。23名醫學生各花10分鐘使用ChatGPT-3.5，結果顯示只有26.1%的學生獲得正確定義，而100%的學生在網路搜尋中找到準確資訊。ChatGPT-3.5還有17.4%的學生錯誤識別標準，4.3%創造了虛構的「Randleman症候群」，52.2%則完全沒有定義。研究結論指出，對於這個醫學問題，網路搜尋引擎的可靠性明顯高於ChatGPT-3.5，提醒使用AI工具時需謹慎。 PubMed DOI