Luận văn tập trung nghiên cứu các kỹ thuật phân tích văn bản (text analysis) và khả năng ứng dụng chúng trong việc khai thác dữ liệu từ bệnh án điện tử. Nghiên cứu hệ thống hóa các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) như tách từ, gán nhãn từ loại, nhận dạng thực thể có tên và phân tích cảm xúc, đồng thời đánh giá hiệu quả của chúng trên dữ liệu lâm sàng phi cấu trúc. Kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình học sâu, đặc biệt là kiến trúc Transformer, đạt độ chính xác cao trong việc trích xuất thông tin y tế quan trọng như chẩn đoán, thuốc điều trị và kết quả xét nghiệm từ các ghi chú của bác sĩ. Luận văn đề xuất một quy trình xử lý dữ liệu bệnh án điện tử hiệu quả, góp phần hỗ trợ ra quyết định lâm sàng, phát hiện tác dụng phụ của thuốc và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm. Nghiên cứu khẳng định tiềm năng to lớn của phân tích văn bản trong việc chuyển đổi dữ liệu y tế thô thành tri thức hữu ích, nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe.