自然语言处理（NLP）在医疗健康领域被用于分析和解读非结构化临床文本、实现文档自动化并改进决策制定。通过处理医生笔记、出院小结或研究论文等数据，NLP有助于提取有意义的见解，从而支持患者护理、运营效率和医学研究。例如，Amazon Comprehend Medical 或 Google 的 Healthcare NLP API 等工具可以从自由文本记录中识别医学术语、药物或疾病，从而实现更快的数据检索和分析。
一个关键应用是临床文档自动化。NLP 模型可以将口头或书面的患者互动转换为结构化格式，减少手动数据录入。例如，一个系统可以在患者就诊期间转录医生的语音笔记，标记“胸痛”或“气短”等症状，并自动填充 EHR（电子健康记录）字段。这减少了错误并节省了时间。开发者通常会将预训练模型与 SNOMED-CT 或 UMLS 等医疗健康领域特有的本体集成，以处理医学术语。像 spaCy 或 CLAMP（临床语言标注、建模和处理）这样的开源框架为此类任务提供了可定制的流程。
另一个用例是风险预测和决策支持。NLP 可以分析历史患者记录以识别模式，例如通过在病程记录中标记“高烧”或“低血压”等关键词来预测脓毒症风险。例如，研究人员已经构建了使用基于 BERT 的架构、并在临床文本（如 BioBERT）上进行微调的模型，以对患者结果进行分类。开发者可以将这些模型部署为 API，与 EHR 系统集成，触发临床医生警报。挑战包括处理模糊的缩写（例如，“PT”可能意味着“物理治疗”或“凝血酶原时间”）以及通过去标识化等技术确保符合 HIPAA 等隐私法规。总的来说，NLP弥合了医疗健康工作流程中非结构化数据与可操作见解之间的差距。