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

眼科聊天機器人在眼科護理中扮演重要角色，可改善資訊取得、增進病患互動和有效分流。但整合到醫療系統中仍有道德、法律和整合問題。未來應訂定明確標準和協議，並透過人工智慧和機器學習提升診斷能力。眼科聊天機器人有潛力適應不同語言和文化，服務全球病患。該領域的重要性和潛力值得深入探討。 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

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

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

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