对不同患者在过去24小时内的心率、呼吸率、平均动脉压以及血氧饱和度四项生命体征时序数据进行建模分析，预测患者在未来死亡风险 (死亡为1/存活为0)，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，心率、呼吸率、平均动脉压以及血氧饱和度四项生命体int输入和时间序列输入。不要使用keras库。请给出预测是否存活的多标签时序二分类的代码。

以下是使用PyTorch框架的代码实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 数据预处理
# 将缺失值填充为0
data = data.fillna(0)

# 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8
train_size = int(len(data) * train_ratio)

train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

# 数据转换为tensor
train_x = torch.from_numpy(train_data.iloc[:, 2:].values).float()
train_t = torch.from_numpy(train_data.iloc[:, 1].values).long()

test_x = torch.from_numpy(test_data.iloc[:, 2:].values).float()
test_t = torch.from_numpy(test_data.iloc[:, 1].values).long()

# 定义模型
class TimeSeriesModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(TimeSeriesModel, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()
        c0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()
        out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach()))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

# 定义模型参数
input_dim = 4 # 输入维度
hidden_dim = 32 # 隐藏层维度
output_dim = 2 # 输出维度

# 初始化模型
model = TimeSeriesModel(input_dim, hidden_dim, output_dim)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    outputs = model(train_x)
    loss = criterion(outputs, train_t)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 打印训练过程
    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print("Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 测试模型
with torch.no_grad():
    # 计算训练集的准确率
    train_outputs = model(train_x)
    _, train_predicted = torch.max(train_outputs.data, 1)
    train_accuracy = torch.sum(train_predicted == train_t) / train_t.size(0)
    print("Train Accuracy: {:.2f}%".format(train_accuracy.item() * 100))

    # 计算测试集的准确率
    test_outputs = model(test_x)
    _, test_predicted = torch.max(test_outputs.data, 1)
    test_accuracy = torch.sum(test_predicted == test_t) / test_t.size(0)
    print("Test Accuracy: {:.2f}%".format(test_accuracy.item() * 100))

说明：

1. 首先读取csv文件，并进行数据预处理，将缺失值填充为0。然后按照80%训练集和20%测试集的比例划分数据。

2. 模型采用LSTM神经网络，输入维度为4（心率、呼吸率、平均动脉压以及血氧饱和度四项生命体征），隐藏层维度为32，输出维度为2（死亡为1/存活为0）。

3. 训练模型采用交叉熵损失函数和Adam优化器，迭代100次。

4. 测试模型时，分别计算训练集和测试集的准确率。