Emotional Intelligence Through Artificial Intelligence : NLP and Deep Learning in the Analysis of Healthcare Texts

本文系统地探讨了人工智能在医疗保健相关文本情感评估中的应用，特别关注自然语言处理和深度学习技术的整合。我们审查了许多研究，这些研究利用人工智能来增强情感分析、分类情绪以及基于临床叙述、患者对药物的反馈和在线健康讨论的文本信息来预测患者的结果。回顾表明，情感分类算法的精度、人工智能模型对神经退行性疾病的预测能力、以及提供临床决策支持的人工智能驱动系统的创造方面取得了显著进展。值得注意的是，人工智能应用的利用通过整合患者情感、促进早期发现心理健康障碍等方面，增强了个性化治疗计划。然而，仍然存在挑战，包括确保人工智能的道德应用、保护患者的机密性以及解决算法程序中可能存在的偏见。尽管如此，人工智能革命化医疗实践的潜力是不可否认的，为未来提供了一种更加知识和高效、更加同情和以患者为中心的医疗模式。本研究强调了人工智能在医疗保健中的变革性影响，提供了对其在研究医疗保健文本情感内容方面的作用的全面理解，并强调了走向更加同情心的患者护理方式的轨迹。研究结果倡导人工智能分析能力与医疗保健的人性化方面之间的和谐协同。

本论文旨在探讨人工智能在医疗保健文本情感评估中的应用，并重点关注自然语言处理和深度学习技术的应用，以解决医疗保健中的情感分析、情绪分类和患者预测等问题。

本文介绍了人工智能在医疗保健中的应用，包括情感分析、情绪分类和患者预测等方面的进展。通过整合患者情感信息，提高算法的准确性，为神经退行性疾病的预测提供支持，提高个性化治疗计划的制定，为早期发现心理健康障碍做出贡献。

本文介绍了人工智能在医疗保健中的应用，包括情感分析、情绪分类和患者预测等方面的进展。通过整合患者情感信息，提高算法的准确性，为神经退行性疾病的预测提供支持，提高个性化治疗计划的制定，为早期发现心理健康障碍做出贡献。本文还探讨了人工智能在医疗保健中的潜在风险，如确保人工智能的道德应用、保护患者的机密性和解决算法程序中的潜在偏见等问题。

在这个领域中，最近的研究包括“使用情感分析和机器学习技术来预测患者的药物滥用风险”、“使用自然语言处理技术来分析患者的病历，以预测患者的住院时间”等。