DeepAJM：面向不规则采样数据的深度关联联合模型

研究者提出深度联合模型 DeepAJM，无需参数假设即可同时建模纵向与生存结局，并通过可部分解释的关联结构将纵向过程与生存风险相连。该模型在心血管疾病 EHR 队列、原发性胆汁性肝硬化（PBC2）数据集和模拟数据集上，与经典参数联合模型、TransformerJM、DA-LSTM 及基于 Cox 的生存模型对比，在 C-index、时间依赖 AUROC 和 AUPRC 上均取得最佳区分度。