北醫AI課程中，NLP如何處理醫師手寫病歷及掃描文件？

北醫的 AI 課程中，自然語言處理（NLP）技術被應用於處理醫師手寫病歷及掃描文件，主要目的是將這些非結構化資料轉換為機器可讀的結構化數據，以便後續的 AI 模型分析。傳統病歷資料包含大量手寫記錄和掃描文件，NLP 成為連接醫療數據與 AI 分析的重要橋樑。

在北醫，NLP 技術主要用於病歷資料的結構化和資訊提取。通過 NLP，手寫病歷和 PDF 掃描文件等非結構化資料能被解析並轉換為結構化數據，方便 AI 模型進行分析。此外，NLP 還能從臨床病歷資料中提取關鍵資訊，例如疾病、症狀、藥物和治療方案，進而用於統計分析和風險預測等應用。

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。北醫也積極推動 AI 與 FHIR 及 HIS 的整合，以實現醫療數據的無縫連接和利用，從而提升醫療服務的智慧化程度。