支持循证医学的自然语言处理：一项范围综述
计算与语言
2025-05-29 v1 人工智能
摘要
循证医学（EBM）处于现代医疗保健的前沿，强调使用最佳可用科学证据来指导临床决策。由于医学文献数量庞大且增长迅速，加之数据整理成本高昂，研究利用自然语言处理（NLP）方法来识别、评估、综合、总结和传播 EBM 中的证据存在迫切需求。本综述对 129 项利用 NLP 服务于 EBM 的研究进行了深入回顾，阐明了其在增强临床决策过程中的关键作用。本文系统探讨了 NLP 如何支持 EBM 的五个基本步骤——提问、获取、评估、应用和审查。该综述不仅指出了该领域当前的局限性，还提出了未来研究的方向，强调了 NLP 通过改进证据提取、证据综合、评估、总结，增强数据可理解性以及促进更高效的临床工作流程来彻底变革 EBM 的潜力。
引用
@article{arxiv.2505.22280,
title = {Natural Language Processing in Support of Evidence-based Medicine: A Scoping Review},
author = {Zihan Xu and Haotian Ma and Gongbo Zhang and Yihao Ding and Chunhua Weng and Yifan Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.22280},
year = {2025}
}
备注
Accepted by ACL 2025 Findings