診断予測における階層的注意関係ネットワークの応用 近年、電子健康記録（Electronic Health Records、略してEHR）は医療意思決定の向上やオンラインでの病気の検出と監視において極めて価値があります。同時に、深層学習に基づく方法はEHRを利用した健康リスク予測や診断予測で大きな成功を収めました。しかし、深層学習モデルには通常、大量のデータが必要であり、その理由はパラメータの膨大な数にあります。さらに、EHRデータには多くの希少な医療コードが存在し、これが臨床応用に大きな課題をもたらします。このため、一部の研究では医療オントロジーを用いて予測性能を強化し、解釈可能な予測結果を提供することが提案されています。しかし、これらの医療オントロジーは通常、規模が小さく、粒度が粗いため、...