自然言語処理の分野では、Deep learningの導入以来、構文解析、機械翻訳、要約など、様々なタスクにおいて進歩を遂げてきた。医療においても、副作用などの有害事象抽出や、症例検索、放射線医学においては、読影レポートの作成補助などの研究が進められている。画像認識においては、Deep learningの方が人間よりもエラー率が低いことで非常に注目を集めているが、自然言語処理研究においても、精度の良いアウトプットを出すためには、データの前処理やモデル生成時のパラメータの設定など様々な工夫が必要となる。ここでは、医用言語処理における、Deep learningをはじめとした人工知能研究の現状と問題点について述べたい。