研究使用ChatGPT簡化放射學教育資料，易讀性提升但可信度下降。建議需人工審查及進一步發展，平衡易讀性與可靠性。 PubMed DOI

這項研究探討了視覺語言模型GPT-4V在評估交通影像風險的能力，並與人類評估進行比較。研究使用了210張影像，這些影像由約650位個體評分。結果顯示，重複提示、變更提示文本及結合物件偵測特徵能提升模型的有效性。AI預測與人類評分的相關係數達0.83，顯示其預測能力強大。研究建議，對GPT-4V的提示應模仿人類對多項目問卷的反應，以提高準確性。 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

NaviGPT是一個創新的導航系統，專為視覺障礙者設計，結合了LiDAR障礙物檢測、震動反饋和大型語言模型（LLMs）。與傳統解決方案需切換多個應用不同，NaviGPT提供即時的環境資訊，簡化使用者體驗，讓導航更有效率和直觀。此外，透過位置和感測器數據，NaviGPT能解決回應延遲問題，確保在各種環境中提供即時支援。 PubMed DOI

這項研究評估了ChatGPT-4在解讀視野測試的有效性，對於診斷青光眼等眼科疾病非常重要。分析了30份視野測試報告，結果顯示ChatGPT-4在識別測試名稱、模式和全球視野指數方面表現優異，準確率分別為100%、90%和96.7%。不過，在解讀偏差圖和灰階圖的準確率較低，分別為66.7%和30%。此外，正確分類測試為「正常」或提出診斷建議的成功率僅有33.3%。這顯示出ChatGPT-4在數據解讀上有潛力，但在複雜的視覺解釋和診斷建議上仍有待加強。 PubMed DOI

語言和言語障礙對溝通能力造成挑戰，影響學業和社交。ChatGPT等AI工具在協助這些障礙者方面展現潛力，透過增強和替代溝通技術及言語治療應用程式，能有效支持他們的需求。未來需持續研究，確保這些AI工具在臨床上可負擔且可及，以改善言語和語言障礙者的溝通能力。 PubMed DOI

這項研究發現，ChatGPT-4o在讀取青光眼視野檢查報告的數值和文字資料時表現很準確，能正確判斷檢查可靠度和整體診斷，但在分辨視野缺損的類型和位置時容易搞混，尤其是上下方。整體來說，AI分析文字和數據比影像更強，但還有進步空間。 PubMed DOI

這項研究發現，GPT-4o用街景照評估都市可步行性時，和人類在多數指標（像是可行性、可達性、安全性）評分差不多，但在人類感受較細膩的舒適度和活力上有落差。總結來說，GPT-4o雖然有潛力，但要完整反映人類感受，還是得靠人類參與，模型也需再優化。 PubMed DOI

**重點摘要：** CoDESIGN 計畫正在研究如何利用 ChatGPT 來簡化失智症相關資訊，讓閱讀能力較低的人也能理解，同時確保內容的正確性與完整性。雖然 ChatGPT 能提供協助，但在分享這些文件之前，還是需要人工審查來確保品質。 PubMed DOI

這項研究比較了ChatGPT-3.5和4在職業風險預防選擇題的表現，GPT-3.5正確率56.8%，GPT-4為73.9%。兩者在專業題目上都容易出錯，且錯誤類型相似。雖然GPT-4表現較好，但在職業健康領域應用上仍有限。建議持續驗證、訓練和針對地區調整，以提升可靠度。 PubMed DOI