人工智能情商：自然语言处理与深度学习在医疗文本分析中的应用

本稿对人工智能在医疗文本情感评估中的应用进行系统性检视，重点考察自然语言处理和深度学习技术的融合。我们审议了大量研究，探讨如何利用人工智能增强情感分析、情绪分类及基于临床叙述文本、患者用药反馈及线上健康讨论中所提取文本信息的预测临床结局的能力。该综述显示，情感分类算法的准确性已取得显著进展，人工智能模型在神经退行性疾病的预后预测方面展现出强大的能力，以及基于人工智能的系统在临床决策支持方面的创建取得了重要进展。值得注意的是，人工智能应用的准确性提升体现在个性化治疗方案设计中，通过整合患者情感信息，有助于早期识别精神健康障碍。尽管如此，仍面临着确保人工智能伦理应用、保护患者隐私以及解决算法程序中潜在偏见等挑战。然而，人工智能在改变医疗实践的潜力是毫无疑问的，为构建更具知识性和效率性、同时更具同理心和以患者需求为中心的医疗系统指明了方向。本次调查强调了人工智能对医疗领域的变革性影响，全面把握其在分析医疗文本情感内容中的作用，展望了更以患者为中心的护理方法。研究结果主张人工智能的分析能力与医疗的人文属性之间的和谐共生。