自然语言处理在医疗文本分析中的潜力与挑战

在医疗领域，海量的病历、处方、诊断报告等文本数据蕴含着丰富的医疗知识，这些数据往往以非结构化或半结构化的形式存在，难以直接用于临床决策支持、疾病预测或药物研发等高级应用，自然语言处理（NLP）技术，作为连接人类语言与计算机系统的桥梁，为医疗文本的解析与利用提供了可能。

NLP技术能够自动识别、分类、提取医疗文本中的关键信息，如症状描述、药物名称、诊断结果等，从而为医生提供即时、准确的医疗信息，医疗文本的复杂性和多样性，如术语的多样性、缩写和俚语的混用，以及隐私保护和法律合规的严格要求，为NLP技术在医疗领域的应用带来了巨大挑战。

如何有效利用NLP技术，在确保数据安全和隐私的前提下，从医疗文本中提取有价值的信息，是当前医学编辑和NLP研究者共同面临的重大课题。