研究人员开发了一种新颖的联合多状态建模通用框架，该框架将纵向生物标志物数据与复杂的时间到事件过程相结合。该框架允许非线性纵向子模型，并利用随机梯度下降进行可扩展推理，同时支持马尔可夫和半马尔可夫转移结构。该方法能够动态预测个体状态转移概率和个性化风险评估，并通过模拟和应用于PAQUID队列进行了证明。 AI
排序理由 该集群基于一篇详细介绍新统计建模框架的arXiv预印本。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
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arXiv:2510.07128v5 Announce Type: replace-cross Abstract: Conventional joint modeling approaches generally characterize the relationship between longitudinal biomarkers and discrete event occurrences within terminal, recurring or competing risk settings, thereby offering a limite…