1) Componentes de PLN bem adequados para tarefas clínicas 2) Interface amigável para desenvolver pipelines de PLN personalizados, muito fácil de usar e flexível; 3) Abordagens mais recentes de PLN além das baseadas em regras: aprendizado de máquina e aprendizado profundo 4) Interface amigável para visualização de gráficos e anotações 5) Mapeamento e codificação de conceitos UMLS 6) Conexão com banco de dados torna as tarefas de PLN e pós-PLN muito eficientes 7) Fácil integração com EHR 8) Adequado tanto para fins de pesquisa quanto operacionais 9) Grande número de usuários atuais, o que facilita muito as colaborações 10) Contribuições muito generosas para ambientes acadêmicos 11) Consulta de apoio e resolução de problemas