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

研究目的是探討人工智慧在新發現糖尿病病例中辨識糖尿病視網膜病變篩檢的關鍵風險因素。臨床醫師和AI平台一起評估虛構案例，找出最佳篩檢時機。研究比較了醫師和AI的一致性。根據風險嚴重程度評分，制定不同篩檢時程，如立即、一年內或五年內。未控制的糖尿病和其他疾病需立即篩檢，家族史和懷孕則需一年內。研究建議AI可在新糖尿病病患的視網膜篩檢中有潛力，但需進一步驗證後才能應用於臨床。 PubMed DOI

糖尿病常導致視網膜病變，若不早治可能導致失明。日本利用人工智慧技術改善篩檢，取得令人振奮成果。整合人工智慧、生成式AI和大型語言模型可革新篩檢流程，提高可及性和效果。但在全面實施前，需克服技術和治理挑戰。眼科醫師和利益相關者關鍵引領，確保篩檢品質。 PubMed DOI

AI在眼科學領域展現出巨大潛力，尤其在角膜疾病和青光眼的診斷上。ChatGPT-4.0等AI工具能準確辨識疾病，改善診斷效率。此外，AI可早期發現白內障風險，提供個人化治療方案。總括來說，AI對於眼科護理帶來希望，從早期檢測到治療策略，提升患者結果和醫療服務品質。 PubMed DOI

研究分析了2010年至2023年間2,860篇文章，探討人工智慧在遠距醫療的應用。研究指出文章數逐漸增加，美國和中國為主要產出國家。主題包括AI、遠距醫療、機器學習、數位健康和深度學習。新興詞如ChatGPT和行動健康指出未來研究方向。研究旨在推動AI在遠距醫療的創新應用。 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

神經眼科學利用複雜的評估和影像技術來評估疾病。由於專家短缺，人工智慧提供新解決方案來增進診斷。機器學習算法可解讀影像數據，辨識模式，幫助準確診斷。本文討論人工智慧在神經眼科學的應用，包括預測疾病進展模型和生成式人工智慧在教育和實務上的應用。人工智慧有潛力透過提升診斷準確性和專業資源的可及性來改變神經眼科護理，儘管在臨床實踐和研究整合上仍有挑戰。 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

最近，人工智慧（AI）在青光眼管理上有很大潛力，能提升篩檢效果和診斷準確性，但整合過程中面臨挑戰，如數據標註繁瑣、診斷標準不一致及測試不足，這些都可能影響演算法的適用性。此外，AI的「黑箱」特性也讓醫療人員感到疑慮。未來可透過聯邦學習增強數據隱私，並利用多樣化數據改善演算法，還有智慧型手機的應用潛力。解決這些挑戰將有助於提升青光眼護理的品質。 PubMed DOI

近視是全球主要的視力障礙，對醫療和經濟影響深遠。大多數近視在兒童時期發展，因此早期介入很重要。人工智慧（AI）成為管理兒童近視的有力工具，最初透過傳統機器學習識別高風險兒童，最近則利用大數據、大規模篩檢和深度學習模型等創新方法。AI能透過自動化和大型語言模型改變近視管理，提升精準醫療和健康素養，但也面臨監管和臨床整合的挑戰。 PubMed DOI