在长久以来的临床医疗实践中，医生对于患者病情的了解往往都来自于前期的病情询问，然后医生将对病情的掌握写在病历中，存在档案里用于后续治疗。但是随着时代的发展，这种简单的人与人之间的互动就会暴露出天然缺陷。

首先，这种对话可能不完全准确，患者对于病情的描述能否被医生全面掌握需要被画上一个问号。一些过往的重要医疗数据，比如患者是否做过手术或者身体某些机能的异样信息有可能被忽略。另外，这种沟通也存在效率低下，医疗运行成本较高的问题。为了解决上述难题，一种新的临床人工智能技术——“自然语言处理（NLP）”技术应运而生。那么所谓的NLP又是什么呢？

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP），是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法 [i] ，旨在弥合人与机器人之间的鸿沟，在各个领域都有其应用。其在生物医学领域迅速发展，已经成为当前的研究热点。根据研究表明，医疗保健领域的自然语言处理已经从2016年的10.302亿美元增加到2021年的26.502亿美元，年复合增长率达20.8% [ii] 。

大家都知道，我们人类的学习能力是有限的，即使是高精尖的医生亦不例外。因此，人类一直希望通过上面提到的自然语言处理（NLP）来起到汇总和提炼医学知识的作用，提取其中有用的诊疗信息，最终形成一个严密的治疗网络，从而为后续的各种治疗任务提供标准和便利。

自然语言处理技术NLP在电子病历领域同样得到了广泛的应用。通过语音识别技术，使得医生可以通过快速将处方录入电子健康记录(EHR)。由于NLP语音到文本的听写和结构化数据输入方式， 其对语音识别的影响与临床文档密切相关，这种方式将医生从繁重的健康记录结构中解放出来，通过分析实时数据，帮助临床医生简化操作流程，让他们有更多时间去护理患者，从而改善患者的体验。

在管理和分析方面，NLP可以帮助医疗机构管理网上评论。它通过第三方列表收集和分析关于健康问题的评论，快速评估出评论者的情绪以及情绪表达的语境。一些系统甚至可以识别客户的语气，这可以大大帮助医生了解患者，并用易懂的语言进行更有效的医患沟通。

总而言之，自然语言处理技术NLP属于人工智能的新兴领域，其核心目的是让计算机能够理解并生成人类的自然语言，涵盖的任务主要包括信息抽取、机器翻译、情感分析、摘要提取等，所用到的技术包括命名体识别、语义消歧、指代消解、词性标注、结构分析等对于临床医学非常重要的部分。

我们知道，如今大量的医学资料中都含有患者病史、诊断、治疗方法、药物等信息，这些都给自然语言处理技术NLP的应用提供了无限的可能性。利用NLP技术将隐藏在文本中的核心观点挖掘出来，对人类未来的医学发展具有重要意义。正如欧盟新临床试验条例（EU-CTR）中所规范的那样，维护患者权益和树立医疗道德是确保临床实践成功的重要因素，NLP技术的推广可谓正当其时！

[i] 《自然语言处理在医学领域的应用》 https:// blog.csdn.net/hdpai2018 /article/details/106352204/

[ii] 《自然语言处理（NLP）技术在医疗保健领域中的八个案例》 https:// new.qq.com/omn/20220310 /20220310A02VZQ00.html