## 要約：
臨床フローに沿った価値のみのマスキングと内在的な可変性に基づく適応調整されたマスキングを組み合わせることで、予測性能と収束速度が向上し、より強固なEHR表現が得られました。
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## 翻訳：
臨床的に重要な生化物標は急速な病理生理学的状態を示し、複雑な時間パターンを捕らえるのに高度なモデリングが必要です。従来の均一なランダムマスキングは全ての特性が同様に予測可能だと仮定しているため、実際には生化学検査が著しい変動性を持つことがあり、一部の生化物標（塩分）は安定しており、他は（乳酸）大幅な変動を示します。私たちは内在的な可変性に基づく適応調整されたマスキング戦略「係数変動マスキング」(CV-Masking) を提案し、各特性の固有の可変性に合わせてマスキング確率を調整しました。これによりランダムなまたは分散に基づく戦略よりも sistematically より良い結果が得られました。大量の生化学検査に対する実験では、CV-Maskingは再構築性能を向上させ、下流予測性能を改善し、収束速度を加速させ、より強固で臨床的に意味のあるEHR表現を得ることができました。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.05216)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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