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慢性病患者轨迹的数据驱动分组：以腰痛为例的证据
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一个深度生成时间序列的方法，利用潜在的时间过程对复杂疾病轨迹进行建模和分析。通过结合生成方法与医学知识，我们展示了学习到的时间潜在过程可用于数据分析和临床假设测试，包括发现相似患者和对疾病进行新的子类型聚类。此外，我们的方法能够进行个性化在线监测和多变量时间序列的预测，包括不确定性量化。我们在建模系统性硬化病过程中展示了我们方法的有效性，展示了我们机器学习模型捕捉复杂疾病轨迹和获取新医学知识的潜力。
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关键要点
- 提出了一种深度生成时间序列的方法，利用潜在的时间过程建模复杂疾病轨迹。
- 结合生成方法与医学知识，学习到的时间潜在过程可用于数据分析和临床假设测试。
- 能够发现相似患者和进行疾病的新子类型聚类。
- 方法支持个性化在线监测和多变量时间序列的预测，包括不确定性量化。
- 在系统性硬化病建模中展示了方法的有效性，体现了机器学习模型的潜力。
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