NLP在医疗保健领域具有变革性应用，可帮助专业人员分析和处理大量非结构化数据，例如临床笔记，患者记录和医学文献。它的主要用途之一是从免费文本临床笔记中提取相关信息，例如症状，诊断和治疗，以改善患者护理并简化文档。
NLP还用于医疗编码，它有助于为医疗程序和诊断分配标准化代码，以进行计费和报告。在研究中，NLP有助于文献挖掘，识别医学研究中的模式，并发现新的见解。情感分析应用于患者反馈系统，以评估满意度并确定需要改进的领域。
由NLP提供支持的聊天机器人和虚拟助手通过提供有关症状，药物或日程安排的信息来支持患者。NLP驱动的预测模型可以分析患者病史，以识别处于某些疾病风险中的个体，从而实现主动干预。像spaCy，BioBERT和MedSpaCy这样的框架提供了为医疗保健NLP任务量身定制的工具，确保了隐私和准确性。