跳進NLP這個坑之後，我一直想用NLP 技術做些實用的創新。比如智能醫療中的醫療問答（或稱爲醫療決策系統）。你可以想像一下未來的場景，小病什麼的，你不用再去醫院，你問下你的“私人助手”就可以得到答案。學醫的孩子也幸福了，不用在上很長時間的學去學習醫學，以爲有面向醫生的醫療決策系統，你給你的病人看病的理論支撐可以被迅速鎖定。
理想很豐滿，現實很骨幹。智慧醫療其實還有很多路要走。今天說下醫療實體識別。醫療實體識別屬於實體識別的一個小的分支，但是卻非常重要。
學術屆也有做醫療實體識別的研究，同時國際上也有這樣的一個會議去評測。
工業屆呢，其實並沒有用學術界那樣去進行醫療實體識別。很多公司其實在這塊用的是詞典匹配方法。正確率非常高。因爲醫療領域其實是一個比較窄的領域，在一定的時間內，新實體的出現並不會太多。也就是說，假如你的找人專門做一個醫療實體庫的花，你不用天天去維護。只需要人爲發現實體，添加到庫裏面就行了。
所以有時學術界的方法，在工業屆並不適合。這一點應該充分的認識到。