多个对象（患者）的多变量（多观察值）时间序列

Question

我对建模时间序列有疑问。我正在玩患者数据。对于每个患者，我都有一些观察结果，如下所示：

SubjectID 1

Hours     Heart Rate       Weight     Blood Pressure
4           value          value        value
5           value          value        value
6           value          value        value
7           value          value        value

SubjectID 2

Hours     Heart Rate       Weight     Blood Pressure
2           value          value        value
3.5         value          value        value
10          value          value        value
11          value          value        value

我说，有5000名患者接受了这样的观察（目前在单独的表格中）。现在，以某种方式，我想对诊断做出一些预测，因此每个患者的癌症标志都为0或1。

我的第一个问题是，如何将这样的3d时间序列（时间*观测值*主题/对象）放入模型（例如LSTM）中。例如，它也可以是不同城市的天气数据。

我的第二个问题是，是否可以对每个患者进行预测/分类。哪种型号最适合呢？ 因此，尽管这可能是一个加分，但我对预测观察值的超时时间并不真正感兴趣。

我的第三个问题是，将分类数据也放入其中是否有用/可行。因此，例如，男性/女性作为单独的一列。