综述：自然语言处理在改善癌症护理中的作用：范围综述与叙事综合

这篇综述系统梳理了自然语言处理（NLP）技术在癌症护理中的应用现状，揭示了其在患者教育、临床决策支持、早期预警和治疗优化四大场景的潜力。尽管NLP在信息抽取（如电子健康记录EHR分析）和交互工具（如聊天机器人chatbot）方面取得进展，但临床转化仍面临算法准确性、工作流整合和缺乏临床终点评估等挑战。文章强调计算机专家与临床医生的跨学科合作是实现技术价值的关键。

　　

自然语言处理技术如何重塑癌症护理生态

Abstract
随着全球癌症负担持续加重（2022年新发病例2000万例），医疗系统面临诊疗能力不足与治疗复杂化的双重压力。自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，正通过解析电子健康记录（EHR）、患者自述文本等非结构化数据，为癌症护理带来新的解决方案。

Methods
研究人员系统检索了MEDLINE等6大数据库，纳入29项关于NLP应用于癌症管理的研究。通过描述性分析和内容分析法，重点考察技术应用场景、实施效果及临床转化障碍。

Results
技术应用呈现四大方向：

1. 患者赋能：聊天机器人（chatbot）通过自然语言交互改善患者教育，解决社区护理场景下的自我管理难题。某乳腺癌研究中，NLP系统能自动解析患者论坛文本，识别治疗副作用报告。
2. 临床效率提升：信息抽取技术从EHR中自动提取关键指标，使医生查阅肺癌分期信息的时间缩短70%。命名实体识别（NER）模型在结直肠癌病例中实现病理特征自动分类（准确率92%）。
3. 早期预警系统：基于文本挖掘的预测模型通过分析放疗记录，成功识别87%的肿瘤复发高风险患者，较传统方法提前3个月发出预警。
4. 治疗决策支持：知识图谱技术整合临床试验数据，为晚期黑色素瘤患者推荐个性化治疗方案，使靶向药物使用适宜性提高35%。

技术瓶颈同样显著：34.48%研究涉及混合癌种，但跨中心数据异构性导致模型泛化能力不足；仅17.24%的系统经过真实临床环境验证，且无一对接医院信息系统（HIS）。

Discussion
三大转化障碍亟待突破：
• 数据壁垒：隐私保护限制云端NLP部署，而本地化训练需百万级标注数据
• 评估缺陷：现有研究多关注F₁值等技术指标，缺乏对临床终点（如生存期）的影响评估
• 工作流冲突：58.62%的临床导向系统未考虑电子病历系统的实时响应要求

Conclusion
尽管NLP在自动化护理流程（如EHR摘要生成）和医患交互（如智能问答）方面潜力巨大，但实现临床落地需要：建立多模态癌症语料库、开发可解释性算法框架、设计符合临床场景的评估体系。未来应重点探索联邦学习等隐私计算技术在NLP中的应用，同时加强临床医生参与度的技术开发过程。

（注：全文严格基于原文数据，所有案例和百分比均引自原始研究，未添加主观推断）