Los resultados continuos no negativos con un número sustancial de valores cero y un seguimiento longitudinal incompleto son bastante comunes en los datos de costos médicos. Por lo tanto, es crítico incorporar la dependencia potencial del estado de supervivencia y los costos médicos longitudinales en el modelado conjunto, donde la censura está relacionada con la muerte. A pesar del amplio uso de los modelos conjuntos de dos partes convencionales (CTJMs) para capturar la inflación de ceros, están limitados a interpretaciones condicionales de los coeficientes de regresión en la parte continua del modelo. En este documento, proponemos un modelo conjunto de dos partes marginalizado (MTJM) para analizar conjuntamente datos de costos longitudinales semicontinuos y datos de supervivencia. Lo comparamos con el modelo conjunto de dos partes convencional (CTJM) para manejar inferencias marginales sobre los efectos de las covariables en los costos promedio. Realizamos una serie de estudios de simulación para evaluar el rendimiento superior del MTJM propuesto sobre el CTJM. Para ilustrar la aplicabilidad del MTJM, aplicamos el modelo a un conjunto de datos reales de registros médicos electrónicos (EHR) recientemente recolectados en Irán. Descubrimos que el MTJM produjo un menor error estándar, error cuadrático medio de las estimaciones y valor de AIC, con estimaciones de parámetros imparciales. Con este MTJM, identificamos una correlación positiva significativa entre los costos y la supervivencia, lo cual fue consistente con los resultados de la simulación.