作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
近年来，随着医疗行业的蓬勃发展，国际医学组织纷纷宣布其在各领域面临的变革性挑战。其中一个重要的变化就是，基于医疗数据的大数据处理能力正在被机器学习技术所取代。医疗IT(Information Technology for Healthcare)公司正在致力于通过AI（Artificial Intelligence）来实现对医疗保健数据的提取、分析、模型构建等工作流程。在这个过程中，传统的单一数据库模型已经不能满足需求，需要结合多种数据源和模式信息进行综合建模，并利用科学方法来处理医疗数据的不确定性，同时还要考虑到患者个体化的特点。因此，如何利用现有的医疗数据库中的知识，通过计算机智能算法自动发现潜藏在数据中的模式和关联关系，进而提升医疗IT系统的预测能力，成为一种至关重要的方向。然而，如何将文本信息转换成数字特征向量这一关键技术，目前仍然是该领域的研究热点之一。
由于医疗IT公司一直坚持使用NLP(Natural Language Processing，自然语言理解与处理)，我个人认为这是一个很好的切入点。原因如下：
NLP可以从文本中提取有效的信息，例如：1）诊断准确率；2）患者病史及症状描述的自动化分类；3）药物配伍的优化推荐；4）预约提醒服务的智能回复；5）甚至是针对电脑病毒的网络流量监控与分析。
NLP可以帮助医生发现疑似或相关的药物，通过让机器能够更全面的了解患者病情，提高治疗效率。
NLP可以使得计算机和医生之间的沟通互动更加顺畅。
NLP对医疗IT公司来说是一个全新的研
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