本文提出了一种新颖的 “混合隐马尔可夫模型 ” ，用于对慢性病患者的轨迹进行亚组划分。 该模型能够利用患者的静态信息（如人口统计学特征、症状和一般健康状况）以及纵向信息（如症状随时间的变化轨迹）来识别具有相似疾病进展模式的患者群体。 为了解决这一问题，本文提出了“混合隐马尔可夫模型 ” ，该模型结合了静态信息和纵向信息，并通过“隐马尔可夫模型“的框架来建模慢性病的疾病进展模式。
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