本文探讨了自然语言处理在电子健康记录中的应用，重点介绍了计算表型学方法及其算法，包括深度学习和无监督学习。研究表明，基于深度学习的模型能够有效提取患者信息，改善个体化医学和临床决策。同时，提出的新算法LATTE和sEHR-CE提升了数据分析的准确性和可靠性。此外，利用大型语言模型提取社会健康决定因素，显示出较低的算法偏见。