blocks|key|44225|text|一些非成像的例子包括|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|44226|心电图(https://www.researchgate.net/publication/324457712_一个_深度_学习_方法_为_心电信号_心跳_分类_为_心律不齐_检测，https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5805987/)|ordered-list-item|offset|length|44227|心律失常(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/arrhythmia，http://ecg.mit.edu/time-series/)|44228|糖尿病https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405959518304624|44229|基因分型：https://www.mdpi.com/2073-4425/10/1/18/pdf，https://www.biorxiv.org/content/10.1101/241414v1|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://www.researchgate.net/publication/324457712_A_deep_learning_approach_for_ECG-based_heartbeat_classification_for_arrhythmia_detection|1|https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5805987/|2|https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/arrhythmia|3|http://ecg.mit.edu/time-series/|4|https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405959518304624|5|https://www.mdpi.com/2073-4425/10/1/18/pdf|6|https://www.biorxiv.org/content/10.1101/241414v1^0|0|4|2D|0|2I|1H|1|0|5|1E|2|1K|V|3|0|3|1V|4|0|5|16|5|1C|1C|6^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|15|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|16|8|@]|9|@$E|17|F|18|1|19]|$E|1A|F|1B|1|1C]]|A|$]]|$1|G|3|H|5|D|7|1D|8|@]|9|@$E|1E|F|1F|1|1G]|$E|1H|F|1I|1|1J]]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|1K|8|@]|9|@$E|1L|F|1M|1|1N]]|A|$]]|$1|K|3|L|5|D|7|1O|8|@]|9|@$E|1P|F|1Q|1|1R]|$E|1S|F|1T|1|1U]]|A|$]]]|M|$N|$5|O|P|Q|A|$R|S]]|T|$5|O|P|Q|A|$R|U]]|V|$5|O|P|Q|A|$R|W]]|X|$5|O|P|Q|A|$R|Y]]|Z|$5|O|P|Q|A|$R|10]]|11|$5|O|P|Q|A|$R|12]]|13|$5|O|P|Q|A|$R|14]]]]

Some of the non-imaging examples are 

<ol>
<li>ECG (<a href="https://www.researchgate.net/publication/324457712_A_deep_learning_approach_for_ECG-based_heartbeat_classification_for_arrhythmia_detection" rel="nofollow noreferrer">https://www.researchgate.net/publication/324457712_A_deep_learning_approach_for_ECG-based_heartbeat_classification_for_arrhythmia_detection</a> , <a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5805987/" rel="nofollow noreferrer">https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5805987/</a>)</li>
<li>Arrhythmia (<a href="https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/arrhythmia" rel="nofollow noreferrer">https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/arrhythmia</a> , <a href="http://ecg.mit.edu/time-series/" rel="nofollow noreferrer">http://ecg.mit.edu/time-series/</a>)</li>
<li>Diabetes <a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405959518304624" rel="nofollow noreferrer">https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405959518304624</a></li>
<li>Genotyping : <a href="https://www.mdpi.com/2073-4425/10/1/18/pdf" rel="nofollow noreferrer">https://www.mdpi.com/2073-4425/10/1/18/pdf</a> , <a href="https://www.biorxiv.org/content/10.1101/241414v1" rel="nofollow noreferrer">https://www.biorxiv.org/content/10.1101/241414v1</a></li>
</ol>

I am a beginner in machine learning. Since machine learning is a wide area, I would like keep my focus on clinical data.

When I search for machine learning samples in healthcare, most of the examples are related to interpreting medical images like retina image recognizing retinopathy. What are the clinical relationships modeled in ML?

Machine Learning Models for Non-Imaging Medical Clinical Data

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我是机器学习的初学者。由于机器学习是一个广泛的领域，我想把我的重点放在临床数据。当我在医疗保健领域寻找机器学习样本时，大多数的例子都与解释医学图像有关，比如视网膜图像识别视网膜病变。在ML中建立的临床关系是什么？

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