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本文提出了一种结构化的因子隐马尔可夫模型变体，用于利用电子健康记录分析和解释2型糖尿病患者的疾病轨迹，揭示了具有临床意义的模式和进展路径。
该论文提出了一种多模态提示学习框架，用于处理电子健康记录中的缺失模态，以实现重症监护病房中的鲁棒临床预测，引入了四种提示类型来捕获依赖关系和交互作用。