研究比較了ChatGPT-3.5、ChatGPT-4.0和Google Bard回答近視問題的表現，結果發現ChatGPT-4.0最準確，80.6%的回答被評為「好」，比ChatGPT-3.5（61.3%）和Google Bard（54.8%）都好。三者都展現高的全面性和自我修正能力，ChatGPT-4.0在「治療和預防」方面表現最佳，顯示了LLMs，尤其是ChatGPT-4.0，在提供準確且全面的近視資訊上有潛力。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）正在改變醫學診斷和治療，提供高準確度，超越傳統搜尋引擎。將LLMs整合到醫療輔助程式中對眼科醫師實踐循證醫學至關重要。一項研究比較了LLM聊天機器人對眼科問題和真實病例的回應，發現LLM在診斷上表現優異，甚至勝過專家，顯示其在眼科診斷上的潛力。 PubMed DOI

病患現在愈來愈愛上網查眼睛健康，特別是用Google。ChatGPT等大型語言模型也越來越受歡迎。美國常見的白內障手術，但網路上有關白內障資訊有限。研究發現，ChatGPT提供更專業的回答，眼科醫師也偏好它。ChatGPT可成為高健康素養病患和醫師的寶貴教育資源。 PubMed DOI

研究評估大型語言模型（LLMs）提供脈絡膜黑色素瘤資訊的準確性，比較三個LLMs，專家審查結果顯示ChatGPT在醫療建議上最準確，手術前後問題上與Bing AI相似。回答長度不影響準確性，LLMs可引導患者尋求專業建議，但在臨床應用前仍需更多微調和監督。 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

這項研究評估了大型語言模型（LLMs）在回答結膜炎相關問題的有效性，於復旦大學眼耳鼻喉醫院進行。研究分為兩階段，第一階段四個LLM（GPT-4、Qwen、Baichuan 2和PaLM 2）回答22個問題，專家評估其正確性、完整性等。結果顯示GPT-4表現最佳，Qwen在有用性和安全性上也不錯。第二階段中，30名結膜炎患者與GPT-4或Qwen互動，滿意度高。研究結論認為LLMs能提升患者教育，但需改善個性化和複雜性處理能力。 PubMed DOI

這項研究評估了三個大型語言模型（LLMs）—ChatGPT 4.0、Bard 和 LLaMA—在提供免疫檢查點抑制劑（ICIs）相關眼部毒性資訊的表現。研究提出八個問題，並由四位眼科醫生使用6點李克特量表評分。結果顯示，三者在準確性和完整性上評分相似，無顯著差異。平均評分為：ChatGPT（準確性4.59，完整性4.09）、Bard（準確性4.59，完整性4.19）、LLaMA（準確性4.38，完整性4.03）。整體而言，這三個模型在提供ICI眼部毒性資訊方面表現良好，但評分者之間的可靠性較低，建議未來需進一步研究。 PubMed DOI

這項研究透過文獻分析，評估大型語言模型（LLMs）在眼科考試問題上的準確性。研究於2024年3月進行，納入14項研究，主要測試ChatGPT-3.5、ChatGPT-4、Bard和Bing Chat等模型。結果顯示，LLMs的整體準確率為0.65，其中ChatGPT-4表現最佳（0.74），而ChatGPT-3.5最低（0.52）。在不同主題中，「病理學」表現最佳（0.78），而「眼科的基本原則」最弱（0.52）。研究建議未來應加入影像問題，以更全面評估LLMs的能力。 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