医療テキスト、特に電子医療記録（EMR）は、現代医療において重要な役割を果たし、患者のケアや診断、治療に関する重要な情報を捉えています。しかし、これらのテキストは非構造的で専門用語が多く含まれ、文脈によって変動するため、自動理解は非常に難しい課題です。本論文では、TACL（Threshold-Adaptive Curriculum Learning）という新しいフレームワークを提案し、医療テキストとの相互作用を再考することでこの課題に取り組んでいます。TACLは進行的な学習の原則にインスパイアされ、データの複雑さに基づいてトレーニングプロセスを動的に調整します。データを難易度別に分類し、簡単なケースを優先して学習することで、モデルは複雑な記録に取り組む前に強固な基盤を築きます。この方法を英語や中国語の臨床データに適用し、自動ICDコーディングや再入院予測、TCM症候群の識別など多様な臨床タスクにおいて顕著な改善を観察しました。TACLは自動システムの性能を向上させるだけでなく、異なる医療分野でのアプローチを統一する可能性も示しています。