请为这篇文章选择一个适当的标题：自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来同样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍，大大地提高了医院的办公效率，求医难这个问题将得到很多的缓解。
自然语言处理技术在临床病例转化和科研支持中的应用
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请为这篇文章选择一个适当的标题：自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来同样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍，大大地提高了医院的办公效率，求医难这个问题将得到很多的缓解。

### Response:  "Automated Conversion of Unstructured Clinical Records into Structured Databases Using Natural Language Processing and Machine Learning Techniques"
 "Automated Conversion of Unstructured Clinical Records into Structured Databases Using Natural Language Processing and Machine Learning Techniques"
你需要通过参考标准答案，来对模型回答给出分数，满分为1分，最低分为0分。请按照"得分:"这样的形式输出分数 。评价标准要求模型回答能包含输入文本信息的重点. 请为这篇文章选择一个适当的标题：自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来同样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍，大大地提高了医院的办公效率，求医难这个问题将得到很多的缓解。 标准回答:自然语言处理技术在临床病例转化和科研支持中的应用  模型回答：'  "Automated Conversion of Unstructured Clinical Records into Structured Databases Using Natural Language Processing and Machine Learning Techniques"'。请针对模型回答给出得分，顺便给出理由：
得分: 0.8。模型回答中包含了文章主要讨论的内容，但标题长度较长，不够简洁明了。另外，标题中应该突出重点，便于读者快速了解文章内容，而模型回答的标题虽然中肯，但并未突出重点。
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请为这篇文章选择一个适当的标题：自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来同样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍，大大地提高了医院的办公效率，求医难这个问题将得到很多的缓解。

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请为这篇文章选择一个适当的标题：自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来同样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍，大大地提高了医院的办公效率，求医难这个问题将得到很多的缓解。

### Response:  "Automated Conversion of Unstructured Clinical Records into Structured Databases Using Natural Language Processing and Machine Learning Techniques"