ACLMar, 2017
临床自然语言处理中伦理挑战的简要回顾
A Short Review of Ethical Challenges in Clinical Natural Language Processing
Simon Šuster, Stéphan Tulkens, Walter Daelemans
TL;DR本文讨论临床自然语言处理技术在临床实践中的潜力和现有的隐私保护问题，并提出了一些满足隐私保护的数据来源，同时注意到可能导致社会有害应用的偏见和实证研究的局限性。
Abstract
clinical nlp has an immense potential in contributing to how clinical
practice will be revolutionized by the advent of large scale processing of
clinical records. However, this potential has remained largely untapped due to
slow progress primarily caused by strict →
发现论文，激发创造
电子病历中的自然语言处理与医疗决策：一项系统性综述
本研究阐述了自然语言处理技术在电子病历上的应用存在的挑战和限制，以及研究人员使用机器学习、深度学习等技术进行处理和信息提取的相关领域和方法。
Jun, 2023
自然语言处理文献中正式伦理审查的使用：历史趋势和当前实践
本文分析了先前的和当前的 NLP 研究中所考虑的伦理方面，通过比较其他学科的研究，比较了 ACL 文集的趋势，发现 NLP 研究中的规范伦理审查正在迅速上升。
Jun, 2021
给我方便，给她死亡：谁应该决定 NLP 的适当用途，以及基于什么？
本文讨论伦理学问题如何限制 NLP 研究，重点关注数据声明在伦理评估研究中的作用，同时讨论其他科学领域中类似辩论的结果。
May, 2020
临床放射肿瘤学中的自然语言处理技术和框架简介
该研究回顾了现代自然语言处理模型的关键技术创新，并介绍了在放射肿瘤学研究中使用大型语言模型的最新应用，同时提出了一种全面的框架来评估 NLP 模型以便在临床应用前进行严格的评估和验证。
Nov, 2023
演绎伦理在自然语言处理中的案例研究
本文从自然语言处理的角度，研究了康德的义务论伦理学中的普遍化原则和知情同意的尊重，提供了四个案例研究，以说明这些原则如何与自然语言处理系统结合。同时提出了避免这些系统中的道德问题的建议。
Oct, 2020
临床文本自然语言处理的交互工具
该研究介绍了一个原型工具，结合多种可视化方式，帮助终端用户理解临床文本中提取出的信息，修正必要错误，形成反馈循环，支持 NLP 模型的优化。针对该工具进行的临床医生和研究人员的用户研究显示，用户可以快速开始修正 NLP 模型，尽管他们很少或没有机器学习经验。研究结果还提供了优化界面以支持结果审查工作流程和解释的建议。
Jul, 2017
利用自然语言处理进行临床自由文本去识别的当前方法综述
电子健康记录（EHRs）是数据驱动型医学研究的宝贵资源，而去识别（即去除个人健康信息）是使 EHR 数据可供研究目的共享的关键步骤。本研究系统审查了过去 13 年临床自由文本去识别的发展，并报告了目前最先进系统的性能和局限性，并识别了该领域的挑战和研究机会。
Nov, 2023