کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در استخراج داده های ساختاریافته از متون پزشکی

با رشد روزافزون داده های متنی در نظام سلامت از جمله یادداشت های بالینی، گزارش های آزمایشگاهی، سوابق بستری و مقالات علمی، نیاز به ابزارهای هوشمند برای پردازش این اطلاعات غیر ساختاریافته بیش از هر زمان احساس می شود. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP) به عنوان شاخه ای از هوش مصنوعی امکان استخراج داده های مفید و ساختاریافته از این متون را فراهم می سازد. هدف این مقاله بررسی جامع کاربردهای NLP در حوزه پزشکی با تمرکز بر استخراج اطلاعات ساختاریافته، تحلیل متون بالینی، حمایت از تصمیم گیری، درمانی، کدگذاری، تشخیصی و پشتیبانی از پژوهش های علمی است. همچنین، چالش های عمده این حوزه نظیر پیچیدگی زبان تخصصی، محدودیت داده های برچسب خورده و الزامات اخلاقی و حریم خصوصی مورد بررسی قرار گرفته اند. در پایان روندهای نوظهوری چون مدل های زبان بزرگ پزشکی، یادگیری چندحالته و فناوری های حریم خصوصی آگاه تحلیل شده و پیشنهاداتی برای پژوهش های آتی ارائه می شود. این مقاله تلاش دارد چشم اندازی دقیق و کاربردی از توانمندی های NLP در تحول سلامت هوشمند ترسیم نماید.

Keywords:

پردازش زبان , طبیعی , داده های ساختاریافته , یادداشت بالینی , هوش مصنوعی , پزشکی , مدل های زبانی , Clinical NLP , سلامت دیجیتال