الاستخراج الطبي المشترك للعلاقات يشير إلى استخراج الثلاثيات، التي تتكون من الكيانات والعلاقات، من النص الطبي باستخدام نموذج واحد. أحد الحلول هو تحويل هذه المهمة إلى مهمة تسمية متسلسلة. ومع ذلك، في الأعمال الحالية، فشلت طرق التمثيل والتسمية للثلاثيات بطريقة خطية في التعامل مع الثلاثيات المتداخلة، وواجهت الطرق التي تنظم الثلاثيات كرسم بياني تحديًا يتمثل في الجهد الحاسوبي الكبير. في هذا البحث، مستوحىً من الهياكل العلائقية الشجرية في النصوص الطبية، نقترح مخططًا جديدًا يُدعى التسمية الشجرية ثنائية الاتجاه (BiTT) لتشكيل الثلاثيات العلائقية الطبية إلى شجرتين ثنائيتين وتحويل الشجرتين إلى سلسلة علامات على مستوى الكلمات. بناءً على مخطط BiTT، قمنا بتطوير نموذج استخراج علاقات مشترك لتوقع علامات BiTT واستخراج الثلاثيات الطبية بكفاءة أكبر. حقق نموذجنا تفوقًا على أفضل النماذج الأساسية بنسبة 2.0٪ و2.5٪ في درجة F1 على مجموعتي بيانات طبيتين. بالإضافة إلى ذلك، حصلت النماذج التي تعتمد على مخطط BiTT الخاص بنا أيضًا على نتائج واعدة في ثلاث مجموعات بيانات عامة تتعلق بمجالات أخرى.