The ability of software to reason, answer questions and intelligently converse about clinical notes, patient stories or biomedical papers has risen dramatically in the past few years. This talk for practicing data scientists and software engineers covers state of the art natural language processing, deep learning, and machine learning libraries in this space. We'll share benchmarks from industry & research projects on use cases such as clinical data abstraction, patient risk prediction, named entity recognition & resolution, negation scope detection, and cohort selection.

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