研究發現ChatGPT-4提供的玻璃體視網膜手術資訊準確但難懂，建議不完全依賴AI。需加強專業領域資訊的可信度與易讀性，並了解AI在健康建議上的限制。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT-4、Gemini和Microsoft Copilot在回答乳房影像問題時的易讀性和準確性。雖然ChatGPT-4更準確，但Gemini和Microsoft Copilot更容易理解。在醫療保健中，準確性和易讀性同樣重要，強調了在使用人工智慧技術時需要持續改進和監督。 PubMed DOI

對於早產兒視網膜病變（ROP）相關問題，經評估後發現ChatGPT-4表現最好，回答最準確可靠；BingAI和Gemini在不同方面也有優勢。ChatGPT-4雖然用詞較複雜，但提供詳盡可信賴的回答。總括而言，這些模型通常提供正確資訊。 PubMed DOI

這篇論文探討了兩個大型語言模型（LLMs），ChatGPT4 和 PaLM2，對於年齡相關黃斑變性（AMD）患者常見問題的回答效果。研究強調患者了解病情對於慢性疾病管理的重要性。從專注於 AMD 的網站整理了143個問題，並讓這兩個模型及三位眼科醫生回答。結果顯示，ChatGPT4 在臨床共識、潛在危害等方面表現優於 PaLM2，顯示出這些模型在患者教育上的潛力，但仍需謹慎使用，不能取代專業醫療建議。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT（4.0版）在生成與常見視網膜疾病相關回應的表現，依據美國眼科醫學會的指導方針進行。研究包含130個問題，涵蓋12個領域，專家評估回應的相關性和準確性。結果顯示，ChatGPT的平均得分為4.9分，與指導方針高度一致，但外科管理得分最低。回應可讀性較低，需大學以上理解能力，且在診斷和治療選擇上有錯誤。整體而言，雖然顯示潛力，但仍需臨床醫師監督及改進。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT對家長詢問兒童眼科和斜視問題的回答準確性。分析了817個問題，結果顯示78.09%的回答完全正確，19.09%正確但不完整，只有2.81%部分不正確，且沒有完全錯誤的回答。平均可讀性分數為14.49，超過成人的標準，這引發了一些擔憂。儘管可讀性有待改善，研究仍顯示ChatGPT能提供準確可靠的資訊，顯示其在醫療領域的潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT-3.5、ChatGPT-4 和 Google Bard 在製作小兒白內障病人教育材料的效果。研究使用三個提示來測試模型的表現，並根據質量、可理解性、準確性和可讀性進行評估。結果顯示，所有模型的回應質量都很高，但沒有一個被認為是可行的。特別是，ChatGPT-4 生成的內容最易讀，並能有效將材料調整至六年級的閱讀水平。總體來看，ChatGPT-4 是生成高質量病人教育材料的有效工具。 PubMed DOI

這項研究評估了兩個大型語言模型，ChatGPT-4 和 Google Gemini，針對視網膜脫落問題的可讀性和準確性。分析了13個不同難度的問題，並由十位專家評分。結果顯示，Google Gemini 較易理解，但 ChatGPT-4 在正確答案上表現更佳，尤其是困難問題。ChatGPT-4 在八個問題上優於 Google Gemini，且在簡單和困難問題上都獲得更高評分。整體而言，這兩個 AI 工具有效提供準確的醫療資訊，建議可增強醫療護理。 PubMed DOI

這項研究探討不同提示工程技術對大型語言模型（如ChatGPT3.5和GPT4）在回答視網膜疾病相關問題時的影響。研究中使用了二十個常見問題，並在獨立問題、優化提示（提示A）及加上長度和閱讀水平限制的提示B下進行測試。三位視網膜專家評估回應的準確性和全面性，結果顯示兩個模型在各指標上無顯著差異，但提示B的可讀性較高，卻以準確性和全面性為代價。研究建議未來需進一步探討LLM在病人教育中的有效性及倫理問題。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）——ChatGPT-4、Copilot 和 Gemini——在回答圓錐角膜（KCN）相關問題的表現。研究者提出五十個問題，並由三位眼科醫生評分。結果顯示，ChatGPT-4 的表現最佳，100% 的回答得分在 3 分以上，且有 74% 的回答獲得「強烈同意」。相比之下，Copilot 和 Gemini 的同意率僅為 34% 和 42%。雖然 ChatGPT-4 的可靠性較高，但可讀性較低，整體仍被認為是解答 KCN 問題的最佳選擇。 PubMed DOI