在医疗领域，海量的电子病历、研究论文和患者咨询记录等文本数据蕴含着丰富的医学知识和患者信息，如何高效、准确地从这些非结构化或半结构化的文本中提取有用信息，一直是医学界面临的难题。
自然语言处理（NLP）技术的出现为这一难题提供了新的解决思路，通过NLP技术，我们可以对医疗文本进行分词、词性标注、命名实体识别等预处理，进而实现信息抽取、情感分析、问答系统等功能，这不仅有助于医生快速获取患者病史、用药情况等关键信息，提高诊疗效率，还能为医学研究提供大数据支持，加速新药研发和疾病治疗方案的优化。
NLP在医疗文本挖掘中也面临着诸多挑战，如医学术语的复杂性和多样性、不同医疗机构间术语的不一致性、隐私保护与合规性等问题，如何构建更加精准、鲁棒的NLP模型，以及如何在保护患者隐私的前提下实现医疗文本的智能化处理，将是未来研究的重要方向。
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医疗文本挖掘中，自然语言处理潜力巨大但挑战重重：从海量数据提取精准信息需克服语义复杂与隐私保护难题。
自然语言处理技术为医疗文本挖掘提供了前所未有的潜力，但同时也面临着语义复杂、数据隐私及准确度提升的重大挑战。
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