大型語言模型（LLMs）在醫療保健領域，尤其是眼科領域，有潛在應用價值。一項回顧探討了LLMs在眼科教育、研究和臨床實踐中的應用，並討論了實施LLMs時的挑戰，如準確性、可解釋性、偏見和數據安全性。利害關係人需合作確保患者安全，並建立最佳實踐。註腳和披露部分可能提供更多資訊。 PubMed DOI

生成式人工智慧和大型語言模型對眼科醫學有重大影響，可改善眼部護理、簡化臨床流程，提升病患體驗。整合模型需面對數據隱私和道德挑戰。討論眼科應用模型的利弊，促進臨床醫師和研究人員合作，以充分發揮優勢並降低風險。 PubMed DOI

眼科學近期受到人工智慧技術的快速進步影響深遠，特別是大型語言模型如ChatGPT。這篇論文回顧了108個研究，探討LLMs在眼科學AI中的潛力。研究顯示LLMs有助於提高眼科醫師診斷準確性，改善患者護理品質。儘管面臨挑戰，但未來持續的AI研究將有助於發展AI輔助眼科醫療。 PubMed DOI

眼科護理中，LLMs像ChatGPT引起關注。研究指出在病人資訊、臨床診斷和眼科問題上有幫助。LLM表現受到迭代、提示和領域的影響。ChatGPT-4在眼科考試、症狀分類和提供資訊方面表現良好。LLMs有潛力，但在專業領域表現不盡理想。需要進一步研究，不可完全依賴人工智慧。設定標準並評估LLMs在臨床環境中的成功應用至關重要。 PubMed DOI

未來醫療保健可能運用大型語言模型（LLMs），如OpenAI的自定義生成式預訓練變壓器（GPTs），調整以應用於眼科學領域。探討了調整LLMs、自定義GPTs，以及眼科學中的應用案例，如教育工具、臨床支援工具和管理策略摘要工具。強調了自定義調整的重要性、評估回應方法，並解決了隱私和責任問題。討論了這些模型在眼科教育和臨床實踐中的潛力。 PubMed DOI

生成式人工智慧，特別是生成對抗網路（GANs），對眼科和影像分析領域有重大影響。眼科文獻指出，GANs在眼部影像增強、疾病辨識和生成合成數據方面有應用。雖然GANs展現眼科影像應用潛力，但也面臨結果不準確等挑戰。論文提及ChatGPT在眼科領域的潛力，並探討未來在眼科應用生成式人工智慧的方向和考量。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）是自然語言處理的前沿技術，透過深度學習模擬人類語言理解與生成。隨著變壓器架構的引入，LLMs在類人互動上展現出色的能力，特別是在醫療領域，能增強醫療人員與患者的溝通。這篇回顧探討了LLMs的演變及其在臨床應用的潛力，包括自動化醫療文檔、分診建議及個性化教育材料的創建。文章也提到LLMs的限制及解決方案，強調其在眼科等領域提升醫療服務質量的潛力。 PubMed DOI

這篇評論探討大型語言模型（LLMs）在眼科的應用，強調它們在自然語言處理上的能力，能有效增進人類與人工智慧的溝通。LLMs能回應各種查詢，包括問題解決和文本摘要，讓它們在眼科等高科技醫療領域中變得相當重要。文章總結了目前LLMs在眼科護理中的表現及未來的潛在應用。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）和大型語言模型在資訊處理上有重大進展，特別是在醫學教育中。雖然這些技術帶來機會，但也面臨挑戰，如生成錯誤資訊、偏見、實施成本高及數據安全問題。為了克服這些挑戰，建議改善AI訓練數據、建立驗證流程及遵循倫理指導。儘管如此，生成式AI仍有潛力提升醫學教育，包括個性化教學、模擬臨床情境、及時反饋和簡化評估等，未來可望為醫療專業人員提供更有效的學習體驗。 PubMed DOI

這篇評論探討了大型語言模型（LLMs）在眼科應用的倫理影響，分析了47篇相關文章。雖然LLMs在教育、研究、臨床決策和手術協助等方面有潛力，但也存在準確性不足、可能產生有害建議及數據隱私等倫理問題。評論強調在醫療中謹慎整合人工智慧的重要性，需有人的監督和透明度，以維持倫理標準。為了充分發揮LLMs的優勢，必須認識並解決這些倫理挑戰，並促進負責任的使用。 PubMed DOI