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，不同数值型特征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，我们需要对时间序列数据进行处理。一种常见的方法是使用滑动窗口将时间序列划分为多个子序列，然后对每个子序列进行特征提取。在这里，我们可以使用滑动窗口的方式，将每个患者的数据划分为多个子序列，并对每个子序列进行特征提取。

接下来，我们使用机器学习算法进行训练和预测。由于是多标签时序二分类问题，我们可以使用多标签分类算法，如Multi-Label k-Nearest Neighbor (MLKNN)、Multi-Label Decision Tree (MLDT)、Multi-Label Random Forest (MLRF)等。在这里，我们以Random Forest为例，给出代码实现。

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, hamming_loss

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
data.fillna(method='ffill', inplace=True) # 使用前向填充缺失值
data.dropna(inplace=True) # 删除剩余的缺失值

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(['id', 'label'], axis=1),
                                                    data['label'],
                                                    test_size=0.2,
                                                    random_state=42)

# 训练模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = rf.predict(X_test)

# 评估模型
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('F1-score:', f1_score(y_test, y_pred, average='weighted'))
print('Hamming Loss:', hamming_loss(y_test, y_pred))

在这个示例中，我们使用Random Forest作为分类器，使用train_test_split将数据分成训练集和测试集。在训练之前，我们使用前向填充缺失值，然后删除剩余的缺失值。在预测过程中，我们使用predict函数预测测试集的标签，并使用accuracy_score、f1_score和hamming_loss评估模型。

当然，这只是一个简单的示例，实际应用中还需要根据数据的特点进行一定的调参和优化。