自然語言處理(NLP)在北醫AI課程中如何應用於病歷資料分析？

自然語言處理 (NLP) 在北醫 AI 課程中應用於病歷資料分析

在臺北醫學大學 (北醫) 的 AI 課程中，自然語言處理 (NLP) 技術被廣泛應用於病歷資料分析，旨在從非結構化的醫療文本中提取有用的資訊。由於傳統病歷資料包含大量手寫記錄、掃描文件和自由書寫內容，直接導入 AI 模型進行分析非常困難。因此，NLP 成為連接醫療數據與 AI 分析的重要橋樑。

NLP 技術的具體應用

1. 病歷資料結構化： NLP 技術能夠解析醫師手寫病歷、PDF 掃描文件等非結構化資料，將其轉換為結構化數據，方便後續的 AI 模型分析。
2. 資訊提取與分析： 透過自然語言理解技術，從臨床病歷資料中提取關鍵資訊，例如疾病、症狀、藥物、治療方案等，進而進行統計分析、風險預測等應用。
3. 智慧型服務研究： 整合對話知識框架與深度學習技術，開發智慧型醫療服務，例如智能問診、用藥建議等。

北醫 NLP 研究團隊

北醫的 NLP Lab 由張詠淳教授領導，專注於自然語言處理和理解技術的研究。該實驗室的研究方向包括利用 NLP 技術分析臨床病歷資料，並將其應用於各種醫療場景。此外，北醫也積極推動 AI 與 FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) 及 HIS (Hospital Information System) 的整合，以實現醫療數據的無縫連接和利用。