技术与医疗保健的整合带来了突破性的进步，其中一项发展是医学或临床自然语言处理 (NLP)。
临床 NLP 结合人工智能、机器学习和语言处理来分析和解释复杂的医疗数据集，包括电子健康记录 (EHR) 和临床记录。 这项技术有可能改变患者护理并简化医疗工作流程。
在 NLP 在医疗保健领域的主要用例中，我们发现：
- 临床文档——NLP 在维护全面准确的患者记录方面至关重要。
- 临床决策支持——NLP 通过提供基于医疗文件分析的实时建议来帮助医疗保健专业人员诊断和治疗患者。
- 临床试验匹配——NLP 加速了将符合条件的患者与合适的临床试验相匹配的过程。
- 风险调整和分级条件类别——NLP 通过准确分配 HCC 代码，有助于公平比较医疗保健提供者的患者结果。
- 听写和 EMR 的影响——将 NLP 集成到听写系统中极大地改进了语音识别技术，使医疗保健专业人员能够通过语音命令创建和更新患者记录。
- 评论管理和情绪分析——NLP 可用于评论管理和情绪分析，以监测患者反馈、确定满意度趋势并提高整体护理质量。
随着技术的不断发展，我们可以预见 NLP 在各个领域的更多变革性应用。
阅读完整的文章在这里：
