技術與醫療保健的整合帶來了突破性的進步，其中一項發展是醫學或臨床自然語言處理 (NLP)。
臨床 NLP 結合人工智能、機器學習和語言處理來分析和解釋複雜的醫療數據集，包括電子健康記錄 (EHR) 和臨床記錄。 這項技術有可能改變患者護理並簡化醫療工作流程。
在 NLP 在醫療保健領域的主要用例中，我們發現：
- 臨床文檔——NLP 在維護全面準確的患者記錄方面至關重要。
- 臨床決策支持——NLP 通過提供基於醫療文件分析的實時建議來幫助醫療保健專業人員診斷和治療患者。
- 臨床試驗匹配——NLP 加速了將符合條件的患者與合適的臨床試驗相匹配的過程。
- 風險調整和分級條件類別——NLP 通過準確分配 HCC 代碼，有助於公平比較醫療保健提供者的患者結果。
- 聽寫和 EMR 的影響——將 NLP 集成到聽寫系統中極大地改進了語音識別技術，使醫療保健專業人員能夠通過語音命令創建和更新患者記錄。
- 評論管理和情緒分析——NLP 可用於評論管理和情緒分析，以監測患者反饋、確定滿意度趨勢並提高整體護理質量。
隨著技術的不斷發展，我們可以預見 NLP 在各個領域的更多變革性應用。
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