老铁们，有比较新的可以处理纵向数据的机器学习方法吗（最好5年内提出来的））？

最近在写标书，手头有一个几万人的纵向数据，大概有5个时间点，自变量是一些临床症状（计量和计数都有），因变量是一个多分类结局诊断指标，想用机器学习训练一个模型，使得有新的病人入组之后，可以通过前几个时间点观察到的临床症状，预测下一个时间点的诊断指标，以达到提前治疗的目的。想问问有什么机器学习方法可以实现这个目标（因为是写标书，最好是比较新的方法）？

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