本研究では、電子健康記録（EHR）を活用した患者レベルの情報抽出手法を提案します。EHRは、診断コードや投薬データ、検査結果といった構造化情報が含まれていますが、退院要約や看護ノートなどの非構造化テキスト情報も重要であり、これらを統合する必要があります。提案手法では、ベイズネットワークを用いて構造化された表形式の特徴と、ニューラルテキスト分類器で分析した臨床ノートの情報の両方を活用します。加えて、仮想的な証拠を一貫性ノードで強化することで、モデルの予測結果を確率的に融合し、最終的な予測の校正を向上させます。シミュレーションされたベンチマークデータセットであるSimSUMを使用して、提案手法の有効性を示しました。