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

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

人工智慧、機器人技術和聊天機器人的進步，正改變眼科領域，可應用在診斷、手術和病人照護上。結合人工智慧驅動的機器人和聊天機器人，如ChatGPT等大型語言模型，正在革新眼科研究和臨床實踐。這些技術為醫師、病人和機器之間的合作帶來新可能性，提升數位眼科醫療中的病人體驗和治療成效。 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

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