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

生成式人工智慧，特別是生成對抗網路（GANs），對眼科和影像分析領域有重大影響。眼科文獻指出，GANs在眼部影像增強、疾病辨識和生成合成數據方面有應用。雖然GANs展現眼科影像應用潛力，但也面臨結果不準確等挑戰。論文提及ChatGPT在眼科領域的潛力，並探討未來在眼科應用生成式人工智慧的方向和考量。 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

這項研究比較了AI模型GPT-4o與人類眼科醫生在青光眼診斷上的表現。研究在一所三級眼科醫療中心進行，分析了26個青光眼病例。結果顯示，GPT-4o在主要診斷的準確性上較低，得分5.500，經驗最豐富的醫生得分8.038。在完整性方面，GPT-4o得分3.077，低於B醫生的3.615。不過，在鑑別診斷上，GPT-4o的表現與醫生相當，得分7.577。研究認為，GPT-4o雖然尚未成為獨立診斷工具，但在臨床上可作為輔助工具，未來AI的進步可能會提升其有效性。 PubMed DOI

最近在視網膜影像的人工智慧（AI）方面有兩大進展：判別性AI和生成性AI。判別性任務中，卷積神經網絡（CNN）仍是主流，但視覺變壓器（ViT）因其在糖尿病視網膜病變篩檢等任務中的優異表現，逐漸受到重視。生成性方面，生成對抗網絡（GAN）則用於創建新影像，幫助解決數據不平衡問題。儘管AI技術快速進步，但在實際應用上仍有距離，需更多證據證明其能有效預防視力喪失。 PubMed DOI

近年來，人工智慧（AI）技術，特別是大型語言模型（LLMs）的進步，對傳統醫療實踐有著顯著影響，能提升醫療效率與品質。在眼科領域，LLMs 可協助醫生診斷眼疾、優化治療建議、簡化醫療紀錄撰寫，並提供教育支持。然而，LLMs 在臨床應用中仍面臨挑戰，如知識基礎限制、AI 幻覺現象，以及數據隱私問題。未來的研究將對克服這些挑戰並發揮 LLMs 的潛力至關重要。 PubMed DOI

視網膜影像提供了一種非侵入性的方法，能夠觀察眼睛中的血管和神經纖維，並透過眼科組學深入了解全身健康。近期研究探討視網膜生物標記與多種全身性疾病的關聯，並結合人工智慧（AI）提升疾病檢測的潛力。數位彩色眼底攝影、光學相干斷層掃描（OCT）等技術被應用於篩檢和早期檢測。儘管AI展現潛力，但在數據質量和技術實施上仍面臨挑戰。這篇綜述旨在成為研究人員和臨床醫生的資源，促進AI在臨床的應用。 PubMed DOI