電子健康記錄中的非結構化數據含重要病人資訊，NLP可幫助電腦有效讀取，無需手動處理。NLP演算法預處理文本，識別關鍵詞並過濾噪音。傳統NLP用規則，新方法用機器學習/深度學習。在腎臟病學中，NLP識別疾病如CKD，提取高靈敏病人結果，辨識急性腎損傷和CKD進展特徵。NLP提取特徵可改善風險預測模型，但在醫療保健領域實施進展緩慢，仍需驗證。 PubMed DOI

自2019年以來，使用自然語言處理（NLP）在心理健康干預研究領域快速成長。研究指出趨勢包括運用大型語言模型和探討多樣臨床類別。然而，仍存在語言多樣性和可重現性的挑戰。為此，提出了NLPxMHI研究框架，以引導未來填補缺漏，提升NLP在心理健康干預上的應用。 PubMed DOI

這篇文獻回顧探討自然語言處理（NLP）在血管外科中的應用，專注於健康資訊的識別和提取、聊天機器人的開發，以及虛擬助手。該回顧強調NLP技術在分析數據、優化病人護理，以及作為醫療專業人員和病人的虛擬助手方面的潛在好處。然而，挑戰包括在臨床實施之前制定指南和驗證這些創新。 PubMed DOI

自然語言處理技術越來越影響臨床護理，透過各種應用如自動生成臨床註記、醫學編碼、聊天機器人、資料豐富化、群體選擇和審計。該篇回顧提供了自然語言處理技術的歷史概述和技術背景，討論了以大型語言模型為重點的實施策略，並探討心臟病學領域的未來機會。 PubMed DOI

這篇文章討論了自然語言處理（NLP）和大型語言模型（LLMs）在傳染病管理的應用，列舉了15個研究案例，像是利用GPT-4檢測尿路感染、BERTweet監測萊姆病。雖然這些模型展現了潛力，但效果有差異。未來需更深入研究，充分運用人工智慧在疾病診斷、監測、預測和追蹤傳染病管理的流行病學趨勢。 PubMed DOI

自然語言處理工具在各行業廣泛運用，但在外科手術領域尚未廣泛應用。研究指出小規模試驗有潛力，但仍需進一步研究。本文探討了將自然語言處理工具應用於外科手術的研究，強調了可能改善外科手術流程和服務交付的潛力。儘管前景看好，但需要更多研究以充分了解其在外科手術中的效用，並促進跨部門合作以實現有效整合。 PubMed DOI

自然語言處理（NLP）是人工智慧的一個分支，專注於電腦如何理解和互動人類語言。在醫療領域，NLP可以用來從電子健康紀錄中提取資訊、分析基因和藥物關係，還能支持臨床決策和病人監測。不過，儘管NLP潛力巨大，但在醫療上的實際應用仍有限，面臨不少挑戰，且大多數仍在研究階段。隨著像ChatGPT這樣的大型語言模型普及，醫療專業人員了解這些技術的能力和限制變得非常重要。 PubMed DOI

這篇文章探討自然語言處理（NLP）如何透過分析病人評論來評估生活品質。雖然傳統的手動分析能提供有用的見解，但面對龐大的數據量和醫療資源的限制，這種方法常常不太實際。為了解決這些問題，文章建議使用機器學習和人工智慧，特別是NLP技術，來提升醫療質性評估的效率和效果。 PubMed DOI

憂鬱症是一個普遍的心理健康問題，對個人和社會影響深遠。自然語言處理（NLP）在憂鬱症篩檢上展現潛力，透過分析文本數據來提高檢測準確性。文獻回顧顯示，情感分析和深度學習模型等技術已取得不錯的成果，但仍面臨隱私、偏見和文化敏感性等倫理挑戰。未來應著重於提升模型可解釋性、個性化方法及跨文化合作，以推進心理健康護理的發展。 PubMed DOI

這篇論文探討了英國國民健康服務系統（NHS）內部開發和實施的先進臨床自然語言處理（NLP）服務。作者強調將機器學習融入醫院環境的重要性，以確保模型符合臨床實踐和現實數據。他們分享了創建臨床NLP資源的經驗，並已收集超過26,086個註解，與二級護理專科合作。這項整合語言建模服務成功解決了多種臨床和運營需求，提升醫療效率，並預期NLP服務將成為未來醫療的重要組成部分。 PubMed DOI