يعد تطبيع المفهوم للنصوص السريرية للتصنيفات الطبية القياسية والاتجاهات مهمة ذات أهمية عالية للبحث الطبي للرعاية الصحية. نحاول حل هذه المشكلة من خلال ترميز CT التلقائي CT، حيث يعد CT Snomed CT أحد أونولوجيات المصطلحات السريرية الأكثر استخداما وشاملة على نطاق واسع. ومع ذلك، فإن تطبيق نماذج التعلم العميق الأساسية يؤدي إلى نتائج غير مرغوب فيها بسبب الطبيعة غير المتوازنة للبيانات والعدد المتطرف من الفصول الدراسية. نقترح إجراء التصنيف الذي يحتوي على سير عمل متعدد الخطوات يتكون من تجميع الملصقات، والتصنيف متعدد الكتلة، ورسم الخرائط عن المجموعات إلى الملصقات. بالنسبة للتصنيف متعدد المجموعات، BioBert يتم ضبطه بشكل جيد على مجموعة بياناتنا المخصصة. يتم إجراء تعيين مجموعات إلى التسميات من قبل A One-VS-All Mederifier (SVC) المطبق على كل كتلة واحدة. نقدم أيضا خطوات لتوليد البيانات التلقائي من الأوصاف النصية المشروحة مع رموز CT Conomed بناء على البيانات العامة والبيانات المفتوحة المرتبطة. من أجل التعامل مع المشكلة أن DataSet لدينا غير متوازنة للغاية، يتم تطبيق بعض طرق تكبير البيانات. تظهر النتائج من التجارب التي أجريت دقة عالية وموثوقية نهجنا للتنبؤ برموز CT Conomed ذات الصلة بنص سريري.