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

美國常見全關節置換手術，數據豐富但難取得。自然語言處理（NLP）是解決之道，可有效分析整理數據。本文探討NLP在研究與臨床中的角色，包括數據準備、建模、分析等。也討論NLP挑戰、限制與未來方向，如大型語言模型。 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

人工智慧利用自然語言處理技術快速發展，可分析人類語言。研究者開始嘗試運用NLP，但仍有許多潛力待挖掘。本文介紹基於NLP的人工智慧，探討其在健康研究中的利與弊，並介紹ChatGPT平台。透過ChatGPT展示反思性主題分析，啟發對人工智慧在質性研究中的討論，並提供研究者使用此技術的指引。 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

這項研究探討大型語言模型（LLMs）在質性主題分析中的應用，並將其表現與人類分析師在精神科環境中的表現進行比較。研究使用了一個700億參數的開源LLM，並透過先進的提示工程，能在幾分鐘內從半結構性訪談中生成主題。分析結果顯示，LLM生成的主題與人類創建的主題之間的相似性中等到顯著，顯示LLMs在質性研究中有潛力，能提升研究的可及性。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）來改善醫療領域的質性訪談數據解釋。傳統的主題建模方法常常過於簡化，難以捕捉患者和醫療專業人員的細微經驗。研究發現，LLMs在數據解釋的效率和深度上表現更佳，顯示它們在整合人類觀點進入可持續醫療系統的發展中，可能扮演重要角色，並有助於解決該領域的挑戰。 PubMed DOI

自然語言處理（NLP）是人工智慧的一個重要領域，專注於理解和生成自然語言，尤其在醫療領域的應用越來越普遍。這篇回顧分析了2018至2023年間的27篇相關論文，探討NLP如何改善病患溝通、篩選電子健康紀錄，並自動化臨床試驗的候選者識別。研究顯示，NLP技術能有效處理大型非結構化數據，提升公眾情感分析和風險預測模型的準確性，並幫助醫療提供者縮短與病患的溝通距離，進而提升醫療服務品質。 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