研究測試了ChatGPT-4在未經訓練下，辨識青光眼的能力，結果顯示準確率達90%，敏感度50%，特異度94.44%。顯示先進AI技術在眼科等醫學領域有潛力，或許能省時省力，提供新診斷工具，特別對資源不足的環境有幫助。 PubMed DOI

這項研究評估了具視覺功能的GPT-4V在眼科診斷玻璃體視網膜疾病的表現。研究在巴斯科姆·帕爾默眼科診所進行，分析了2010年至2023年的病人數據。結果顯示，GPT-4V在開放式問題中的診斷準確率為13.7%，而多選題為31.3%。該模型能準確識別後玻璃體脫離等病症，但在開放式問題的有效性有限，顯示出提供複雜醫療建議的挑戰。總體而言，GPT-4V在臨床護理中仍有潛力。 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

人工智慧在醫療，特別是眼科的影像分析上有顯著進展。最近，ChatGPT加入影像分析功能，開啟新的診斷可能性。本研究選取12張眼底影像，評估ChatGPT 4.0的診斷準確性。結果顯示，ChatGPT能準確診斷四種疾病，但在七個案例中表現不佳。雖然顯示出潛力，但目前準確性不足以應用於臨床，需進一步研究以提升其診斷能力。 PubMed DOI

這項研究探討了多模態大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4o和Claude Sonnet 3.5，如何結合文本與視覺資訊進行醫療診斷。研究在120個臨床案例中進行測試，結果顯示在只有文本的情況下，GPT-4o的準確率為70.8%，遠超醫生的39.5%。當加入圖片時，所有參與者的表現都有提升，尤其是醫生的準確率增幅最明顯。GPT-4o在有圖片的情況下達到84.5%，而醫生則為78.8%。這顯示LLMs在視覺數據處理上仍需加強，以達到人類醫生的表現。 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

這項研究評估了流行的視覺大型語言模型（VLLMs），特別是OpenAI的GPT-4V和Google的Gemini，對於從視網膜影像中識別眼病的表現。研究使用了44張來自新加坡眼病流行病學研究的視網膜照片。結果顯示，GPT-4V在預設模式下的檢測準確率最高，達97.1%，但所有模型在提供診斷描述的質量上普遍較差。研究強調了專業VLLMs在醫療領域的必要性，以及人類監督在臨床眼科中的重要性。 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

這項研究比較GPT-4、GPT-4V和GPT-4o三種AI在眼科診斷題的表現，發現多模態的GPT-4o準確率最高（77.1%），明顯優於其他模型，也比一般大眾好。結果顯示，結合圖片能大幅提升AI診斷能力，多模態AI在醫療應用上很有潛力。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4.o 在診斷角膜疾病的準確率最高（80%），但還是比不上人類角膜專科醫師（92.5%）。雖然 GPT-4.o 等大型語言模型有潛力，但在複雜病例上表現不穩定，目前只能當作輔助工具，臨床決策還是得靠專家判斷。 PubMed DOI