2022年11月推出的ChatGPT引起了對大型語言模型在臨床環境中應用的關注。最近一項針對英國全科醫生的調查顯示，20%的醫生已在臨床實踐中使用生成式人工智慧工具。使用者中，29%用於生成就診後文檔，28%用於建議鑑別診斷。儘管醫生認為這些工具在行政和臨床推理上有價值，但缺乏明確的指導和政策，醫療界面臨著教育專業人員和患者的挑戰。 PubMed DOI

這篇回顧探討了ChatGPT在視網膜健康照護的應用，分析其潛在好處與挑戰。我們從多個資料庫搜尋自2022年以來的相關研究，共納入68篇文章，涵蓋學術研究、診斷、疾病管理等領域。結果顯示，ChatGPT在醫學教育和診斷支持上有很大潛力，但也需注意其準確性和錯誤資訊的風險。未來應著重提升準確性並降低風險，以確保其在臨床實務中的有效性。 PubMed DOI

這項研究比較了視光學學生、碩士生和執業視光師對ChatGPT提供的近視資訊的理解。研究團隊發放問卷給225名參與者，結果顯示執業視光師對近視併發症的評價較學生正面，顯示臨床經驗影響感知（p < 0.001）。不過，對近視預防的看法在各組間相似（p = 0.28）。執業視光師對隱形眼鏡和藥物等治療方法的有效性也持更積極態度（p < 0.001 和 p = 0.004）。整體來看，研究強調教育程度對AI資訊解讀的影響，執業視光師對ChatGPT的信任度較高。 PubMed DOI

這項研究調查了患者對手外科診所中AI聊天機器人的認知與看法。從2024年2月到3月，對五家診所的511位成人患者進行了問卷調查。結果顯示，雖然81%的患者熟悉電腦和智慧型手機，但45%的人從未聽過像ChatGPT的AI聊天機器人。僅3.9%的人經常使用，70%則從未使用過。對聊天機器人的信任度低，只有14.7%的人認為它們能準確回答問題。研究顯示，患者對AI在護理中的角色感到不確定，顯示醫療界需加強教育與透明度。 PubMed DOI

本研究評估了ChatGPT在眼科領域撰寫科學引言的能力，並與經驗豐富的眼科醫師進行比較。十位專家在不知情的情況下評估了ChatGPT和人類撰寫的引言，準確率為57.7%。錯誤分類率在不同子專科中差異顯著，眼整形的錯誤率最高。評估指標顯示，ChatGPT生成的引言與人類撰寫的並無顯著差異，近一半的引言無法區分。這顯示ChatGPT在眼科科學內容生成上有顯著進步，未來應探討其在學術寫作中的潛力與倫理影響。 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，ChatGPT-4在回答角膜潰瘍相關問題時，對於危險因子、症狀和治療等主題表現不錯，但在分類、檢查和臨床徵象方面較弱。大多數答案被評為良好或可接受，但專家評分有些差異。整體來說，ChatGPT-4在眼科教育有潛力，但還需要加強準確度和一致性。 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

這項研究發現，ChatGPT回答眼瞼手術常見問題時，內容大致正確且有幫助，但用詞偏高中程度，部分病患可能覺得難懂。不同問題類型的可讀性差不多。總結來說，ChatGPT能提供實用資訊，但答案不一定完全正確，也未必人人都看得懂。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4.0在回答人工水晶體相關問題時，對簡單題目的準確率很高，但遇到難題時表現就明顯下滑。經過六個月，回答內容變得更長、更精確，評分也有提升。簡單問題的再現性很好，但複雜問題的一致性還有待加強。整體來說，ChatGPT-4.0在醫療資訊領域有潛力，但要更可靠還需要再優化。 PubMed DOI