该研究系统评估了最近 NLP 应用于放射学报告方面的文献，并将其归类为 6 个临床应用类别，结果表明，深度学习的使用在增加，但传统的机器学习方法仍然普遍存在。

Feb, 2021

介绍了 MedNLI 数据集的自然语言推理任务 (NLI)，并提出了两种解决深度神经网络模型在特定领域泛化能力差的方法：利用开放域数据集进行迁移学习和结合外部数据和词汇来源的领域知识。实验结果表明，两种方法均可提高模型性能。

Aug, 2018

通过实验研究表明相对较小的专业临床文本语言模型可在解析和理解电子健康记录方面显著优于大规模的综合性语言模型并且通过进行临床标记的预训练还可以实现更小、 更高效的专业化临床模型。

Feb, 2023

通过使用关键词训练一个深度学习架构，我们提出了一个不需要预训练与微调，可以直接应用于特定环境进行多标签分类的方法，该方法在文本分类中显著提高了性能，是一种有潜力的替代传统方法的有效选择，并在各种医学领域具有潜在应用。

Dec, 2023

使用大型语言模型（LLMs）结合人类专家的方法，快速生成医疗文本注释的地面真实标签，从而减少人工注释负担并保持高准确性，为医疗健康领域的定制自然语言处理（NLP）解决方案提供了潜力。

Dec, 2023

本文介绍了一种使用预训练语言模型和迁移学习的基于词 / 子词级别的模型，用于分析医学领域的文本，并在自然语言推理任务中取得了 90.6% 的准确率，为医学领域的模型构建提供了一些有用的信息。

Jun, 2019

大型语言模型在医学领域的实际应用中的性能、优势和不足进行了关键性评估。

Jul, 2023

大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中表现出令人惊讶的性能。最近，结合领域特定知识的医学 LLMs 在医疗咨询和诊断方面展现出卓越能力。本文系统地探讨了如何基于通用 LLMs 训练医学 LLMs，并提供了指导各种医学应用的 LLMs 发展的方法。

Jun, 2024

介绍了如何利用预训练语言模型提升非英语医学文本处理的 NLP 任务效率和数据集命中率，并且用我们的方法在德语文本上训练了一个医学 NER 模型 GPTNERMED。

Aug, 2022

本文介绍了使用自然语言处理技术和基于深度学习的方法处理医学记录中的实际数据，通过利用医学注册处重点患者信息的导向监督，并结合领域特定的预训练、递归神经网络和分层注意的方法，实现了在医疗系统中具有可伸缩性的实证研究。

Mar, 2022