本研究提出了一种基于注意力的学习框架（ACTLL），旨在解决电子健康记录中医疗时间序列数据的标签错误问题。该方法通过动态校准不确定标签和增强已确认实例，提高了患者结果预测的准确性。实验结果表明，在高噪声情况下，该模型优于现有技术。