一項研究評估了聊天機器人GPT-4o和Gemini Advanced在視網膜疾病診斷的能力，分析了50個OCT/OCTA案例。結果顯示，ChatGPT-4o正確診斷了31個案例（62%），明顯優於Gemini Advanced的16個（p=0.0048）。Gemini Advanced在24%的案例中未能提供回應，且兩者都經常誤診黃斑水腫。ChatGPT-4o在外科視網膜問題和醫療視網膜疾病的診斷準確率較高。總體而言，ChatGPT-4o在影像診斷上表現更佳，但仍有改進空間。 PubMed DOI

最近生成式人工智慧的進展，特別是像GPT-4 V這樣的多模態模型，顯示出在分析視覺和文本數據方面的潛力，對醫療保健，尤其是眼科，可能帶來重大影響。本研究評估了GPT-4 V在診斷眼部疾病的能力，結果顯示提供臨床背景能顯著提升診斷準確性。沒有背景時，GPT-4 V的正確率為47.5%，有背景時提升至67.5%。這顯示GPT-4 V能有效整合視覺與文本信息，對改善眼科病患護理有潛力。 PubMed DOI

這項研究評估了多種人工智慧模型在眼科疾病診斷的表現，包括DeepSeek。研究分析了53份來自愛荷華大學的病例報告，並將其輸入四個AI系統進行比較。結果顯示，ChatGPT-01的準確率最高，達84.9%，特別是在神經眼科方面表現優異。DeepSeek和ChatGPT-4.0的準確率約79.2%，而Qwens最低，僅64.2%。研究強調AI在眼科的輔助潛力，並建議結合人類專家的判斷以提升診斷準確性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在急診環境中對眼部創傷的診斷及手術需求的有效性。分析了52個來自寧波眼科醫院的案例，使用GPT-3.5和GPT-4.0進行中英文分析，並結合眼部照片來評估表現。結果顯示，僅用文字的診斷準確率為GPT-3.5的80.77%-88.46%和GPT-4.0的94.23%-98.08%。但當加入圖像時，GPT-4.0的準確率降至63.46%。研究指出，雖然ChatGPT能協助急診醫生，但其對臨床圖像的理解能力仍需加強。 PubMed DOI

本研究評估了ChatGPT-4在眼科診所對病人訊息的分流效果，並與眼科住院醫師進行比較。分析139則訊息後，發現MD與GPT-4在診所建議上的一致性為64.7%，而在分流緊急性上為60.4%。GPT-4在93.5%的案例中提供的緊急性建議與MD相符或更早。結果顯示，GPT-4能支持醫生的判斷，減輕工作負擔，並改善病人護理，但無法完全取代醫生的角色。整合AI有助於提升服務質量與病人結果。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4在診斷複雜眼科病例時，如果只有圖片沒文字，準確率會明顯下降；但有圖片說明時，表現就會提升。整體來說，GPT-4的表現和部分眼科醫師差不多，但還不及最頂尖的專家。顯示它目前在眼科影像判讀上還有進步空間，但未來有潛力成為臨床輔助工具。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o 能準確用 CAS 評估甲狀腺相關眼病變的活動度，不論是看文字還是照片都行，表現比傳統 CNN 模型和 Gemini Advanced 更好，ROC-AUC 分數超高（0.974、0.990）。它還能自動做出簡單的網頁版 CAS 計算器，完全不用寫程式。不過，樣本數偏少，還沒在臨床實際驗證，未來還需要更多研究確認。 PubMed DOI

這項研究用ChatGPT打造的聊天機器人，測試100個假設眼科急診案例，分級結果和三位資深眼科醫師高度一致（Cohen’s kappa約0.74–0.75），整體一致性也很高（Fleiss’ kappa = 0.79），和醫師表現沒顯著差異。顯示AI聊天機器人在眼科急診分級上，準確度可媲美專業醫師，有望成為急診分級的輔助工具。 PubMed DOI

這項研究開發的 MOSAIC AI 系統，能用手機拍的眼睛照片來偵測和分級眼表疾病，價格親民又容易理解。測試顯示，影像品質控管準確率有 95%，疾病偵測準確率 87%，分級表現也會隨訓練資料增加而提升。MOSAIC 有望幫助偏鄉或資源有限地區提升眼科照護。 PubMed DOI

這項研究用22個神經眼科病例，比較ChatGPT（GPT-3.5和GPT-4）和兩位專科醫師的診斷能力。GPT-3.5正確率59%，GPT-4有82%，醫師則是86%。GPT-4的表現已經接近專科醫師，顯示AI有潛力協助診斷複雜眼腦疾病，尤其在缺乏專科醫師的地區。不過，臨床應用前還需要更多驗證安全性與可靠性。 PubMed DOI