臨床的概念を取り出す
Wolfram Neural Net Repositoryは何百万もの出版物，臨床メモ，保険金請求から学習した約11万の臨床的概念について意味的な埋込みを提供するモデルを含む．この例ではそのような埋込みを使って，概念と概念の間の距離を定義し，臨床的概念の空間を探る．
臨床的概念の埋込みモデルをロードする．
このモデルは臨床的概念の一意の識別子で訓練される．このネットワークをこれらの識別子の一つで試す．
Wolfram Data Repositoryから臨床的概念のデータ集合をロードする．
まず，埋込みが，バクテリア関連の概念からウィルス関連の概念をどのように分離するかを例示する．
すべてのウィルス関連の概念を見付ける．
ウィルス関連の概念の識別子を抽出する．
バクテリアについて同じ操作を行う．
これらの概念を3D表現で可視化する．
埋込みでFeatureNearestを使って臨床的概念の検索エンジンを作成する．
メトロニダゾール(Metronidazole)に最も類似した概念を10個挙げる．
