A jelen cikkben egy kutatás-fejlesztés projekt első fázisának részleteit mutatjuk be, amelynek keretében az inzulinrezisztencia betegség kialakulásának veszélyét szeretnénk előre jelezni a nyelvtechnológia eszközeivel. A kutatásunk kétmillió magyar nyelvű kórházi kórlap feldolgozásával történt a modern neurális nyelvtechnológia segítségével. A feladatot osztályozási feladatként értelmeztük, amelyben három különböző esetet különböztettünk meg: inzulinrezisztenciás betegek, nem inzulinrezisztenciás páciensek és gyanús esetek. A gyanús esetek közé azokat a pácienseket soroltuk, akik a kórlapjuk alapján nem inzulinrezisztenciások, de közben tudjuk, hogy azok. A feladat nehézsége, hogy a programunknak fel kell ismernie a gyanús eseteket úgy, hogy a kórlapon nem szerepel az inzulinrezisztencia betegség. A probléma ily módon egy háromosztályos klasszifikáció feladatként oldható meg. A kórlapok zajossága és félig strukturáltsága miatt, rendkívül nehéz belőle egységes releváns tulajdonság jegyeket kinyerni, ezért a probléma megoldására egyedül a modern nyelvi modellek jöhettek csak számításba, amelyek automatikusan nyerik ki a számukra relevánsnak számító nyelvi jegyeket. A kutatásunkban felhasználtunk egy statikus és egy környezetfüggő neurális nyelvi modellt. Az eredményeink alapján, a modelljeink közel 80%-os pontossággal tudta megbecsülni, hogy az adott kórlap a fent említett három kategóriából melyikbe tartozott. Az általunk létrehozott osztályozási modellekkel orvosi támogatást tudunk nyújtani, amelynek során a gép jelezni tudja azon eseteket, ahol, bár a beteg másféle kivizsgáláson vesz részt, a kórlap alapján az adott páciensnél felmerülhet az inzulinrezisztencia betegségének veszélye
