数据由csv文件读取，包含一定数据缺失，其中标签包含了不同患者id号，int输入和不同时间的序列输入。给出预测不同患者是否存活的多标签时序二分类的机器学习代码，一定要注意有时间序列的处理。

首先需要对数据进行预处理，包括缺失值的填充、标签的提取和时间序列的处理。以下是一个简单的预处理代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 缺失值填充
imputer = SimpleImputer(strategy="mean")
data = imputer.fit_transform(data)

# 提取标签
labels = data[:, 0]
encoder = LabelEncoder()
labels = encoder.fit_transform(labels)

# 时间序列处理
time_series = data[:, 1:]
time_series = time_series.reshape((time_series.shape[0], -1, 1))

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(time_series, labels, test_size=0.2, random_state=42)

接下来可以选择使用深度学习模型或传统机器学习模型进行训练和预测，以下是一个LSTM模型的代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
from keras.callbacks import EarlyStopping

# 定义LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(time_series.shape[1], time_series.shape[2])))
model.add(Dense(1, activation="sigmoid"))
model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

# 训练模型
early_stop = EarlyStopping(patience=3, monitor="val_loss")
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[early_stop])

# 在测试集上评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32)
print("Test loss:", score[0])
print("Test accuracy:", score[1])

# 预测新数据
new_data = ...
new_time_series = new_data.reshape((new_data.shape[0], -1, 1))
predictions = model.predict(new_time_series)

需要注意的是，时间序列的处理需要根据具体的数据格式进行调整，模型的选择也需要根据数据特点进行优化。