摘要
目的
评估文本到图像人工智能（AI）模型在增强前列腺素类似物（PGA）治疗美容副作用患者咨询方面的可行性和实用性。
设计
横断面研究。
方法
收集了PGA治疗患者的治疗前后眼周照片。为模拟双侧治疗前外观，对未治疗的眼睛进行镜像处理。使用Adobe Firefly驱动的生成填充（Generative Fill）功能应用于遮罩的眼眶区域，通过描述性文本提示生成前列腺素相关眼周病（PAP）的可视化图像，包括上眼睑下垂、眼球内陷和多毛症。提示经过迭代优化，以密切复制已知的治疗相关变化。
结果
AI模型在两分钟内成功生成了视觉上高度逼真的图像，与PAP的实际治疗后外观极为相似。关键表现如睫毛多毛症、眼球内陷、加深的上眼睑沟和眼睑下垂通过定制提示得到了有效模拟。
结论
这项概念验证研究表明，文本到图像AI可能成为可视化PGA治疗潜在美容副作用的一种新颖、快速和个性化的工具。通过使患者能够在自己脸上预览变化，该技术可能增强知情同意、设定现实期望并提高治疗依从性。未来研究应评估患者感知、AI生成结果的准确性以及在临床工作流程中的整合。
关键词
前列腺素类似物
前列腺素相关眼周病
青光眼
人工智能
咨询
缩写词
PGA 前列腺素类似物（Prostaglandin analogues）
PAP 前列腺素相关眼周病（prostaglandin-associated periorbitopathy）
AI 人工智能（artificial intelligence）
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