通过对临床记录进行语义学分析，可以帮助精确地提取出患者的病情，进而为医疗决策和医疗档案二次利用提供支持；本研究探索了几种基于 BERT 模型的病情提取机制，避免了传统的手工规则的繁琐操作，实验结果表明这种机制在病情识别上具有较高的性能，可适用于医学领域的实际应用。

Oct, 2019

本文通过比较跨语言转移、翻译方法和无数据训练的三种方法，在法语和德语的临床领域中执行医学命名实体识别，并在医学 NER 测试集上进行了广泛实验，表明翻译方法可以实现与跨语言转移相似的性能，但需要更加认真地设计。

Jun, 2023

为了提高病人与临床医生之间的沟通，通过表述学习、双语词典归纳和统计机器翻译等方法，使用一种完全无监督的框架来解决临床单词和句子翻译问题，可以最大限度地提高临床正确性和公众易读性。

Feb, 2019

本文实证展示了预训练语言模型在多语言跨领域少样本学习任务中的交叉语言迁移特性，并将其应用于解决缺乏数据和真实世界挑战的混合代码（西班牙语 - 加泰罗尼亚语）临床笔记：保护个人隐私信息的命名实体识别。

Apr, 2022

通过研究多语言神经网络模型，使用深度学习，如基于 Transformer 的结构，我们在临床文本机器翻译方面进行了调查。此外，为了解决语言资源不平衡问题，我们还使用基于大规模多语言预训练语言模型（MMPLMs）的迁移学习方法进行了实验。在临床案例（CC）、临床术语（CT）和本体概念（OC）等三个子任务上的实验结果表明，我们的模型在 ClinSpEn-2022 共享任务中的英语 - 西班牙语临床领域数据中表现出了最佳水平。此外，基于专家评估的人工评估结果显示，小型预训练语言模型（PLM）在临床领域微调中以大幅度优于其他两个超大型语言模型，这是该领域前所未有的发现。最后，迁移学习方法在我们的实验设置中运行良好，使用 WMT21fb 模型适应了预训练阶段在 WMT21fb 中未见的西班牙语语言空间，这值得进一步探索临床知识转化方面，例如研究更多语言。这些研究结果可以为特定领域的机器翻译开发提供一些启示，尤其是在临床和医疗领域。在我们的工作基础上可以开展进一步的研究项目，以改进医疗文本分析和知识转化。

Dec, 2023

用大型语言模型和混合 NLP 模型（将词向量与机器学习分类器相结合）高准确度地进行医生笔记的高通量特征化，从而让大型语言模型成为医生笔记的高通量深度特征化的首选方法。

Mar, 2024

通过提出一个新的跨语言生物医学实体链接任务并建立一个涵盖 10 种语言的基准测试，本文研究了在标准英语生物医学实体链接任务之外，标准、知识增强的单语和多语言语言模型的能力。同时解决了把资源丰富的语言中的领域特定知识传递给资源贫乏的语言的挑战，并提出并评估了一系列的跨语言传递方法。研究表明，本文提出的领域特定传递方法在所有目标语言中均获得了持续的提高，有时可高达 20 个 Precision@1 点，而无需目标语言具有领域内的知识和对应的并行数据。

May, 2021

文章综述了自然语言处理在电子健康记录领域的应用，重点介绍了计算表型学方法，包括基于关键词搜索和基于规则的系统等算法，以及监督式机器学习模型、深度学习和非监督式学习等最近受到关注的算法。同时文章指出在病历中特征关系的处理、模型可解释性和推广性等方面仍有待解决的问题。

Jun, 2018

我们开发了一种基于联邦自然语言处理的方法，能够利用来自不同医院或诊所的临床笔记，改进特定临床任务的质量，并促进整个医疗保健系统的知识进步。这是联邦机器学习在临床自然语言处理中的第一次应用。

Aug, 2019

本文提出了一种基于 Transformers 的新型框架 sEHR-CE，可以在不需要映射的情况下，对异构临床数据集进行集成表型和分析。使用预训练的语言模型来预测疾病表型的准确性高于非文本和单个术语方法，并且用 2 型糖尿病为例说明如何识别没有诊断但具有与患者相似临床特征的个体。

Nov, 2022