在医疗领域，自然语言处理（NLP）技术正逐步成为检验科医生不可或缺的助手，通过分析检验报告中的文本数据，NLP技术能够自动提取关键信息，如患者的基本信息、检验项目、结果及异常提示等，极大地提高了工作效率和准确性，这一过程也面临着诸多挑战。
医学术语的复杂性和多样性使得NLP系统难以准确理解所有专业术语。“WBC”可能代表“白细胞计数”，也可能指“白细胞分类”，这需要系统具备高度的上下文理解能力，不同医院、不同检验系统的报告格式各异，给NLP系统的通用性带来了挑战，NLP在处理带有主观判断的检验结果（如“轻度异常”）时，其准确性也受到一定影响。
为了克服这些挑战，未来的研究应聚焦于开发更智能的NLP模型，如引入深度学习技术以增强对医学术语的理解能力；建立统一、规范的医学报告格式标准，以减少因格式差异带来的解读难题，结合人工审核和机器学习的优势，可以进一步提高检验报告解读的准确性和可靠性。
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