11、自然语言处理（NLP）在智能医疗保健中的创新应用

自然语言处理（NLP）在智能医疗保健中的创新应用

在当今数据爆炸的时代，医疗保健领域积累了海量的语言数据，从患者入院到出院的各个环节，包括监测数据、报告、诊断和临床笔记等，都蕴含着宝贵的信息。自然语言处理（NLP）技术的出现，为挖掘这些信息提供了强大的工具，在医疗诊断、预测和治疗等方面发挥着重要作用。

1. NLP在医疗领域的应用概述

NLP在医疗领域的应用广泛，可用于对疾病及其相关风险进行预测、分析当前状况后进行前瞻性诊断、建议治疗方案和药物、预测术后并发症以及发现临床数据中的模式。尤其是对于慢性病，由于其具有纵向性，包含大量可能在临床分析中被忽视的时间信息和趋势，因此从数据的智能分析中获益最多。以下是NLP在不同医疗领域的具体应用：

2. NLP在不同医疗领域的应用案例

2.1 心理健康保健

• 检测严重精神疾病症状 ：Jackson等人使用NLP构建语言模型，从临床文本中提取严重精神疾病（SMI）的症状。
• 分析自伤风险患者 ：Van Le等人通过对电子心理健康记录进行NLP处理，在住院法医精神病学环境中进行风险预测。
• 开发基于案例推理的系统 ：Mulyana等人提出使用NLP处理医疗记录的叙述性文本，以产生精神障碍的症状。
• 构建互联网心理治疗系统 ：Mukhiya等人基于患者撰写的文本数据，使用NLP调整IDPT系统。
• 识别HIV患者的精神疾病和物质使用