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利用半监督潜在过程的深度生成模型对复杂疾病轨迹进行建模
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种深度生成时间序列的方法，用于建模和分析复杂疾病轨迹，并结合生成方法与医学知识进行数据分析和临床假设测试。该方法还可用于个性化在线监测和多变量时间序列预测。通过在系统性硬化病过程中的应用，展示了该方法的有效性和获取新医学知识的潜力。
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关键要点
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提出了一种深度生成时间序列的方法，用于建模和分析复杂疾病轨迹。
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结合生成方法与医学知识进行数据分析和临床假设测试。
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该方法可用于个性化在线监测和多变量时间序列预测。
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在系统性硬化病过程中的应用展示了该方法的有效性。
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方法能够发现相似患者和对疾病进行新的子类型聚类。
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机器学习模型捕捉复杂疾病轨迹并获取新医学知识的潜力。
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