存在性假设:只要是疾病，都存在病因。如微生物感染。我们认为即使没有十分明确的病因，也可以通过构造找到，如环境+遗传。将不同的影响因素视为状态，以马尔可夫模型来理解，这些状态的转移对应于不同的疾病的症状，即不同因素的组合可能就是抽象层次的病因。
疾病的分类始于对疾病的建模，这一开始都是人为定义的结果。
病理诊断，是形态层次的对机体情况反映，能够具有更大的证据强度来做出诊断。我们可以根据多指标来进行分类如各种疾病标记物，阳性细胞/分子，细胞形态等等，只要指标/参数足够多，希尔伯特无限维空间，理论上可以对一切疾病建模分类。当然，我们采取有限的具有更大重要度的指标来建模就足够适用了，如同主成分分析pca。这些关键的指标可以视为线性代数中的基底，可以通过线性组合构造出整个空间，只要其与真实情况误差小于一定程度，我们视为等价，这是分析数学的思路。当然，这些关键指标，是通过统计得出的结果。
疾病的治疗可以理解为对策略的选择，对症治疗就是靶定相关细化结构的处理，如发热就降温，疼痛就止痛，理论上将所有的症状都调节到正常情况就是治疗，但实际情况不可能采取这么多措施(资源有限)，我们只能对具有更大重要性的对象进行处理。进一步的，就是对因治疗，抽象到更高层次，如同微积分的原函数层次。只有找到最优解才能给病人最好的治疗，但现实情况往往是见机行事，希望以局部最优逼近整体最优，因为医生注意力资源有限，很难马上得出最优解，只能是遵循经验快速处理。如各种临床指南，专家经验，各种临床试验的结果。这是一种策略，在有限的资源下做出最好的决策，不可能做到完美。
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