أصبحت الرعاية الصحية موضوع بحث أكثر وأكثر أهمية مؤخرا. مع البيانات المتنامية في مجال الرعاية الصحية، فإنه يوفر فرصة رائعة للتعلم العميق لتحسين جودة الخدمة وتقليل التكاليف. ومع ذلك، فإن تعقيد بيانات السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) هي تحديا لتطبيق التعلم العميق. على وجه التحديد، تتم مراقبة البيانات التي تم إنتاجها في القبول في المستشفى من قبل نظام EHR، والذي يتضمن بيانات منظمة مثل درجة حرارة الجسم اليومية والبيانات غير المنظمة مثل النصوص المجانية والقياسات المختبرية. على الرغم من وجود بعض الأطر المعالجة المسبقة المقترحة لبيانات EHR المحددة، فإن الملاحظات السريرية التي تحتوي على قيمة سريرية كبيرة تتجاوز عالم نظرها. بالإضافة إلى ذلك، سواء كانت هذه البيانات المختلفة من وجهات النظر المختلفة هي مفيدة لجميع المهام الطبية وكيفية الاستفادة من أفضل هذه البيانات لا تزال غير واضحة. لذلك، في هذه الورقة، نقوم أولا باستخراج الملاحظات السريرية المصاحبة من EHR وتقترح طريقة لدمج هذه البيانات، كما ندرس بشكل شامل النماذج المختلفة وأساليب نفاد البيانات لتحسين أداء تنبؤ المهام الطبي بشكل أفضل. تظهر النتائج على مهام التنبؤتين أن نموذجنا المنصوص عليه مع بيانات مختلفة تتفوق على الطريقة التي من أحدثها دون ملاحظات سريرية، توضح أهمية طريقة الانصهار وميزات الملاحظات السريرية.