文章 开放获取 发表日期：2026年8月12日 npj数字医学（2026年） 引用本文 我们提供了该手稿的未编辑版本，以提前访问其发现。在最终发表之前，手稿将会进行进一步编辑。请注意，内容中可能存在影响质量的错误，所有法律免责声明均适用。 摘要 自然语言处理（NLP）使得利用电子健康记录（EHRs）进行实际环境下的精神病研究成为可能，并推动精确精神病学的发展。我们进行了PRISMA指导的系统评价，检查了自创立以来至2025年10月9日的五个数据库，识别出62个符合条件的研究，共有超过100万名参与者。大多数研究（62.9%）使用来自英国临床记录互动搜索（CRIS）平台的数据。从方法论上看，37.1%应用基于字典的NLP，53.2%应用基于表征的机器学习，9.7%应用基于变换器的NLP，没有研究应用生成性大语言模型（LLMs）。从临床方面看，74.2%针对症状/信息提取，19.2%为分类，16.1%为风险预测。然而，56.5%的研究自报普遍性有限，32.3%报告数据质量/收集挑战，仅有两项研究进行了外部验证。尽管概念验证性能令人鼓舞，但现实世界中的临床效用证据仍然有限。目前的工作仍集中于单一医疗生态系统内的回顾性表型分析。我们强调在精神病EHRs研究中多系统验证、时间轨迹建模和负责任的LLMs部署的优先事项。 致谢 本研究得到了香港大学基础研究种子基金（参考编号：109000324和104006611）及健康与医学研究基金（HMRF；参考编号：20212521）的支持，授予地点为Sherry Kit Wa Chan。 作者信息 作者说明 这些作者贡献相同：Rachel Hei Lam Ho，Harry Kam Hung Tsui。 作者及机构 香港特别行政区香港大学李嘉诚医学院精神病学系 Rachel Hei Lam Ho，Harry Kam Hung Tsui，Sophia Vann-Adibe，Wing Yan Vivian Tsang，Huiquan Zhou 和 Sherry Kit Wa Chan 香港中文大学医学院生物医学科学学院，香港特别行政区 香港大学数据科学研究所 So Hon-Cheong 香港特别行政区香港大学药理学与药学系 Qingpeng Zhang 香港特别行政区瑪麗醫院精神病学系 Sherry Kit Wa Chan 作者 Rachel Hei Lam Ho，Harry Kam Hung Tsui，Sophia Vann-Adibe，Wing Yan Vivian Tsang，Huiquan Zhou，So Hon-Cheong，Qingpeng Zhang，Sherry Kit Wa Chan 通讯作者 联系人 Sherry Kit Wa Chan。 伦理声明 竞争利益 作者声明没有竞争利益。 附加信息 出版者的说明 Springer Nature在发表的地图和机构隶属关系上，对管辖权的主张保持中立。 权利与许可 开放获取 本文获得Creative Commons署名-非商业性使用-无衍生作品4.0国际许可证的许可，允许任何非商业性使用、共享、传播和以任何形式或格式再现，只要您为原作者及来源给予适当的信用，提供Creative Commons许可证的链接，并指出是否修改了已获许可的材料。在此许可下，您无权分享衍生自本文或其部分的改编材料。 本文中的图像或其他第三方材料包含在本文的Creative Commons许可证中，除非在材料的信用描述中另行指明。如果材料未包含在本文的Creative Commons许可证中，且您的使用意图不被法定规定允许或超过允许的使用，您需要直接从版权持有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。 转载与许可 关于本文 引用此文 Ho, R.H.L., Tsui, H.K.H., Vann-Adibe, S.等。电子健康记录中自然语言处理在精神病研究中的应用：系统评价。npj数字医学（2026年）。https://doi.org/10.1038/s41746-026-03125-z 下载引用 收到日期：2025年12月23日 接受日期：2026年8月3日 发表日期：2026年8月12日 DOI：https://doi.org/10.1038/s41746-026-03125-z