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ChatGPT 3.5和4.0在藥物諮詢服務中的表現。結果顯示，ChatGPT 3.5在80%的案例中提供了不錯的答案，而ChatGPT 4.0的表現更佳，98%的回應與醫生的回答相似或更好。不過，兩者的回應都缺乏參考文獻，有時也未能充分解決臨床相關問題。雖然ChatGPT 4.0的答案品質相當高，但在提供參考和臨床解釋方面的不足，顯示它不太適合成為臨床環境中的主要資訊來源。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT在斜視醫療方面的準確性與可讀性，使用了免費版（3.5）和付費版（4.0）。共提出34個問題，並在加州和佛羅里達州的三個時間點進行評估。結果顯示，64%的回應被認為是「可接受的」，但根據版本和地點有所不同。佛羅里達州的回應更可能被評為「不準確且可能有害」。整體來看，雖然大部分回應可接受，但準確性和可讀性仍需提升，以增強對斜視家長和病患的實用性。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4和Bing Chat對34個青光眼常見問題的回應，重點在適當性、準確性和可讀性。結果顯示，ChatGPT-4的適當回應比例為88.2%，高於Bing Chat的79.2%。兩者在準確性上差異不大，ChatGPT-4略高（3.86），Bing Chat為3.70。可讀性方面，兩者的回應對一般美國成年人來說都較難理解，ChatGPT-4的字數平均為316.5，明顯高於Bing Chat的61.6字。總體而言，雖然兩者都提供適當回應，但ChatGPT-4的回應較複雜且可讀性較低。 PubMed DOI

這項研究評估了大型語言模型ChatGPT-4o對圓錐角膜相關問題的回答準確性與可讀性。研究中，兩位眼科醫生對ChatGPT-4o的30個回答進行評分，結果顯示平均準確性為4.48分，評分一致性良好。然而，回答的可讀性較高，SMOG分數為15.49，FKGL為14.95，FRE為27.41，顯示一般民眾理解上有困難。雖然ChatGPT-4o的回答準確，但語言複雜性可能影響理解，建議未來改進以提升可及性。 PubMed DOI

這項研究評估了OpenAI的ChatGPT-4在提供心房顫動相關資訊的準確性。研究使用108個結構化問題，涵蓋治療選擇和生活方式調整，由三位心臟科醫師根據準確性、清晰度和臨床相關性評估其回答。結果顯示，ChatGPT-4在「生活方式調整」和「日常生活與管理」表現良好，但在較複雜的問題上則表現不佳。整體而言，雖然它在簡單主題上有潛力，但對於需要深入臨床見解的複雜問題仍有局限。 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

研究發現，ChatGPT-4在回答西班牙MIR考試的眼科題目時，正確率高達90.2%，和眼科專業人員的答案一致率也有86.41%。在專業人員監督下，ChatGPT-4能有效協助解決臨床與理論問題，有助於提升病患照護流程。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o能準確、完整又清楚地回答病人關於大腸直腸癌篩檢的問題，專家和病人都給予高度評價，回答也很一致。顯示ChatGPT有潛力幫助病人了解篩檢資訊，提升參與意願。 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