研究發現ChatGPT在眼科醫學問題上表現不錯，但在視網膜和玻璃體方面稍差。它能解釋答案，2023年2月正確率提升至58%，獨立問題也有54%正確率。雖然人工智慧有潛力，但在醫學考試準備上或許還有限制。 PubMed DOI

基礎模型是先進的人工智慧技術，透過大量資料訓練後，再微調以應用在不同任務，像是文字生成。研究評估了ChatGPT在眼科問題上的應用，發現ChatGPT Plus在眼科考試問題上有較好的表現。研究結果指出，專業領域的訓練有助於提升準確性，尤其在較簡單的問題上表現更佳。 PubMed DOI

研究使用日本眼科醫學考試問題測試ChatGPT在眼科領域表現，結果顯示ChatGPT-4比3.5更準確，前者在少提示下約46%正確，接近考生70%。在眼瞼整形、眼眶和眼部腫瘤表現最佳，小兒眼科最差。研究建議ChatGPT可成為日本眼科醫學寶貴工具。 PubMed DOI

這個研究評估了ChatGPT在眼科診斷準確性方面的表現，並將其與住院醫師和主治醫師進行比較。當僅基於病患病史進行診斷時，ChatGPT的準確率低於住院醫師和主治醫師，但當包含臨床檢查結果時，其表現有所改善。ChatGPT在完成任務方面比住院醫師和主治醫師更快。 PubMed DOI

研究比較了ChatGPT-3.5和ChatGPT-4.0在回答眼科問題時的表現。結果顯示，GPT-4.0比GPT-3.5好，但兩者在準確性上有限制，尤其是面對複雜問題時。雖然ChatGPT有潛力，但要成為眼科教育工具，仍需進一步改進。 PubMed DOI

研究評估AI聊天機器人(ChatGPT)在眼科領域提供資訊的準確性，結果顯示77.5%回答得分≥1，但有22.5%回答≤-1，部分可能有害建議。ChatGPT可作為患者教育工具，但資訊目前不完整或不正確，仍需人類醫療監督。 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對眼科病人問題的回答準確性和重現性。研究人員從美國眼科學會的「詢問眼科醫生」頁面收集了150個問題，經過兩位眼科醫生的精煉，最終有117個問題輸入ChatGPT。結果顯示，ChatGPT對59.8%的問題提供了全面回答，且在91.5%的問題上保持一致性。雖然其準確性和重現性中等，但應視為健康資訊的輔助來源，而非專業醫療建議的替代品，未來仍需進一步研究以評估其可靠性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在眼科臨床評估中的表現，目的是檢視其準確性及眼科醫生是否能辨識其生成的回應。研究中，16位眼科醫生參與，ChatGPT在17個案例中準確識別了15個主要診斷（88.2%）。醫生們在13個案例中以77.9%的準確率辨識出回應作者，信心評分為3.6。醫生指出ChatGPT的回應較為一般，常有不相關資訊及句法模式。結論認為，雖然ChatGPT顯示潛力，但在臨床應用前仍需進一步評估。 PubMed DOI

這項研究探討了AI聊天機器人GPT-3.5和GPT-4.0在眼科門診註冊及診斷眼病的有效性。研究分析了208個臨床檔案，結果顯示： 1. **註冊建議**：GPT-3.5（63.5%）、GPT-4.0（77.9%）和住院醫師（69.2%）的準確性相似，無顯著差異。 2. **診斷準確性**：GPT-4.0和住院醫師在有病史及檢查的檔案中表現優於GPT-3.5。 3. **錯誤診斷**：GPT-4.0的錯誤診斷較少，顯示出精確度提升。 4. **整體表現**：GPT-4.0在鑑別診斷上接近住院醫師，顯示其潛在應用價值。 結論認為，AI聊天機器人有助於提升眼科病人註冊，但需進一步驗證其在診斷中的應用。 PubMed DOI