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。