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这项系统评价评估了自然语言处理（NLP）方法，用于检测电子健康记录临床记录中的认知障碍。按照PRISMA指南，我们分析了18项研究（n = 1,064,530），这些研究采用了基于规则的算法（67％），传统的机器学习（28％）和深度学习（17％）。NLP模型在识别认知能力下降方面表现出了强劲的性能，中位灵敏度为0.88（IQR 0.74 - 0.91）和特定室0.96（IQR 0.81 - 0.99）。深度学习体系结构取得了卓越的成果，在接收器操作特征下的区域曲线最高为0.997。重大实施挑战包括不完整的电子健康记录数据捕获，不一致的临床文档实践和有限的外部验证。虽然NLP表现出了希望，但成功的临床翻译需要建立标准化的方法，改善对注释数据集的访问并开发公平的部署框架。
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