研究發現ChatGPT Plus v4.0在診斷神經眼科疾病上的表現比ChatGPT v3.5好，準確率達82％，建議未來或可應用於臨床，協助提供準確快速的診斷，特別是在缺乏專業醫師的地區。 PubMed DOI

研究指出，ChatGPT-4在神經腫瘤學案例中比ChatGPT-3.5表現更好。ChatGPT-4的診斷準確率為85%，治療計劃準確率為75%，明顯高於ChatGPT-3.5的65%和10%。神經外科醫生認為ChatGPT-4準確性較佳，有潛力成為神經腫瘤學的診斷工具。 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 3.5和4.0版本在診斷青光眼方面的能力，使用了眼壓治療研究的數據。研究涵蓋1585名受試者的3170隻眼睛，並將臨床參數轉換為文本進行分析。結果顯示，ChatGPT 3.5的準確率為66%，而4.0則提升至87%。雖然4.0的整體準確率較高，但3.5在檢測青光眼的敏感性上表現更佳。這顯示ChatGPT在評估眼壓高的眼病上具有潛力，未來的多模態模型可能進一步提升診斷準確性。 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

這項研究評估了AI語言模型ChatGPT在放射腫瘤學臨床情境中的表現。研究涵蓋12種不同疾病的案例，問題涉及流行病學、分期、臨床管理等領域。經過專業醫師審查後，ChatGPT的總得分為2317分（滿分2730分，得分率84%），在完整性、簡潔性和正確性方面表現良好。特別是在流行病學和癌症生物學上得分高達93%。不過，在治療計畫和臨床管理方面則表現較差，顯示其在處理複雜案例時仍有局限性。 PubMed DOI

人工智慧（AI）如ChatGPT-4正在改變醫療保健，特別是在脊椎轉移的治療決策上。本研究評估了ChatGPT-4在五個脊椎轉移案例中的表現，並與五位經驗豐富的脊椎外科醫生進行比較。結果顯示，ChatGPT的建議在73%的案例中與醫生一致，但多數建議偏向一般性，缺乏具體臨床指導。這顯示出AI在複雜醫療決策中的潛力與限制，未來需進一步研究以提升其應用效果。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT（包含GPT-3.5和GPT-4）在診斷神經眼科疾病的準確性，使用了22個病例。結果顯示，GPT-3.5的正確診斷率為59%，而GPT-4提升至82%。相比之下，兩位神經眼科醫生的準確率為86%。GPT-4與專家的協議程度優於GPT-3.5，顯示出其在臨床診斷上的潛力，但仍需進一步研究以了解其在資源有限的環境中的應用。 PubMed DOI

本研究評估了ChatGPT在分析青光眼患者案例及建議手術治療的能力。對60例手術案例進行回顧性分析，結果顯示ChatGPT的建議準確率為78%，在普通案例中表現良好，與專家建議相近。然而，在挑戰性案例中準確率下降至65%，顯示其在複雜情境下的局限性。總體而言，ChatGPT在普通案例中能提供合理的治療計畫，但在處理更具挑戰性的情況時仍需謹慎。 PubMed DOI