1) Componenti NLP adatti per compiti clinici 2) Interfaccia utente amichevole per sviluppare pipeline NLP personalizzate, molto facile da usare e flessibile; 3) Nuovi approcci NLP oltre a quelli basati su regole: machine learning e deep learning 4) Interfaccia utente amichevole per la visualizzazione dei grafici e le annotazioni 5) Mappatura e codifica dei concetti UMLS 6) Connessione al database rende i compiti NLP e post-NLP molto efficienti 7) Facile integrazione con EHR 8) Adatto sia per scopi di ricerca che operativi 9) Grande numero di utenti attuali che rende le collaborazioni molto più facili 10) Contributi molto generosi agli ambienti accademici 11) Consulenza di supporto e risoluzione dei problemi