自然语言处理和人工智能方面的科学创新正在以前所未有的速度发展。当前关于其发展、应用和使用的利益和风险的辩论主要由 AI 安全和 AI 伦理运动主导，而在 NLP 研究中，对风险和危害监管的讨论越来越多，但缺乏系统的方法论和与相关领域的深入联系。为了加强与监管研究的关联，我们提倡开展一个针对风险和 NLP 的多学科研究空间（RegNLP），以系统的方法将科学知识与监管流程相结合。

Oct, 2023

该研究论文调查了自然语言处理在药学领域中的应用，包括用于信息提取和处理的深度神经网络等。作者将其总结为五个类别并提出现代 NLP 方法、普遍任务、相关文本数据、知识库和有用的编程库等。总结为一份综合性概述，对实践者和感兴趣的观察者有用。

Aug, 2022

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

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。

Mar, 2017

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

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

医疗环境中存在大量且多样化的数据，然而仅有少部分文本化电子健康数据被处理和解释，这导致了大数据操作的困难，研究致力于分析医疗领域的术语、自然语言处理和深度学习技术，以期提出相关解决方案。

Jan, 2024

本文综述了当前神经自然语言处理方法在电子病历应用中的广泛运用，包括分类和预测，词嵌入，提取，生成以及其他诸如问答、表型、知识图谱、医学对话、多语言性和可解释性等领域。

Jul, 2021

在快速发展的加密资产领域，白皮书是投资者指南的重要文件，并且现在受到欧盟加密资产市场法规（MiCAR）的前所未有的内容要求。自然语言处理可以成为分析这些文件和协助监管合规的强大工具。本文为该主题提供了两个贡献。首先，我们调查了现有的将文本分析应用于未受监管的加密资产白皮书的研究，发现了可以通过跨学科合作来弥合的研究缺口。然后，我们对 MiCAR 引入的变化进行了分析，突出了在新的监管框架中整合自然语言处理所面临的机遇和挑战。我们的发现为进一步的研究奠定了基础，有可能惠及监管机构、加密资产发行人和投资者。

Oct, 2023

该研究引入了最先进的自然语言处理技术（具体为掩蔽语言建模预训练）和伪标记的方法，以应对临床病历评估的挑战，提高效率和性能，并改变临床病历评估的潜力。

Jan, 2024