医学诊断，我目前的理解是根据大脑记忆的序列匹配，再根据现实的经验不断调整各种可能诊断的优先度。当然由于现实都是多病征病症的耦合，可能有一定的博弈达成的均衡，即不典型症状，此时我们就要将网络做一定的分解，在逐级治疗了。这个有对症治疗和对因治疗，都是网络的路径选择。
诊断其实是根据有限的信息来推导整体网络的状态，如同欧几里得几何体系的构建。但现实总是有种种原因使得有效的本征信息被掩盖或者没有被重视。因此我们只能选择保守的广谱疗法，视病情的不断发展最终确定真正的本征。
免疫系统的感染可能在层次的耦合中不断扩散其影响。
医学诊断就是要挑战不可能。因为可能的逻辑是高维的，可能会把看似不关联的独立事件联系起来，这是还原论思维对网络分解之后的重新组合
由于相似性的存在，逻辑推导的方向可能出现错误，最后是差之毫厘，谬之千里。这往往也是如今的误诊的一个重要的原因。需要建立更加高维的结构才能避免，如层次的相对比例。因为对于独特的病人来说，一切低概率的事件都可能是已经发生的。如炎症导致的症状与癌症的症状有一定的相似性。
次级的效应可能都是真正的本征，对最终疾病的诊断即层次的博弈结果有很大的影响
心电图就是一个网络式的机体网络的投影，其余机体的不同部位的导联所测量出的波就是一种量化，我们可以重新组合形成真实的网络。如传导系统。
本质上是对机体网络的周期的一个模拟，即记录心动周期的伴随的电活动。
心脏的特异性结构：窦房结，房室结，浦肯野纤维等等是本征。p波，qr波是一种周期性的描绘，即心动周期的信号的分别激活（心脏除极，复极）
对细胞电位变化的测量，多层次的耦合（细胞组织器官）的信息提取，是对离子流的变化的整体描述（也是网络式的运动：0位相去极化，na+内流，-90~+30l-内流，30~0a+缓慢内流，k+外流，0mv左右3位相快速复极末期，k+快速外流4位相静止期，钠泵na+、ca+、cl-外运、k+内运，恢复细胞内外的离子浓度。是动态的竞争）
心肌细胞电位图与体表心电图的关系图是细胞的微观层次和组织的宏观层次的关系，如同粒子的运动是无限的，但在整体可以体现出宏观的性质，即分布函数
电偶学说：将测量理想化到点电荷的相互作用f=kq1q2/r^2.（与心肌细胞的数量（心肌厚度）；探查电极的位置和心肌细胞距离的平方成反比。与探查电极方向和心脏去极的方向所构成的角度有关，角度越大电位越小。）
心电向量环：由一个心动周期中循序出现的瞬间综合心电向量的顶端连线所构成的环状轨迹，是网络的不同维度的投影，心电图是立体心向量环经过两次投影而形成的。
我们将简单的疾病的表现记录下来作为一种经典的特征：心绞痛，左右心室肥大，供血不足等等。等到具体到临床的复杂情境可以视为网络的组合表达
心律失常是网络的特定组合不符合特定模式：1.停博arreape3.逸博心律和加速性逸博心律4.正常norardia6.扑动flutter7.颤动fibrilation。需要特定的稳态。
舌诊就是机体网络的特征体现，特定的网络变化可能把本征体现于特定的部位。如胆结石可能导致舌体的水肿。值得注意的是我们的两侧身体可以看作比较独立的模块。这与胚胎的发育过程相关。
这与中医的宏观唯象医学相关，都是网络的选择性表达“有诸内，必行诸外”
五脏是相对独立的层次，其组合可以形成网络。如同五行是宏观的象
拿计算机的各种优化算法来管理疾病（视为数据搭配出现问题）
可以拿数据库来模拟机体网络，其中数据就是现实世界的关系，预示我们采取一定的数据结构来减少整体的数据冗余，即相对独立的层次。其中数据库最重要的关系。接下来就是关系的运算。
数据结构以类的形式表示
集合论就是数据库的数学基础；谓语逻辑体系是一种模仿现实的运算体系。
数据的存储和调用（人的记忆和经验积累），模式的形成和我们可以理解的逻辑结构相关。
层次和层次之间的映射；分布式的结构使得网络具有相对稳定的状态。
关系的提取就是集合之间的笛卡尔积的选择性表达，即子集。即集合之间的乘积形成一定的矩阵，不同维度的投影是垂直的，选择性表达是不同比例的表达。
集合论的交集，并集，补集等等是简单的加减乘除；然后如何引入微积分，即对矩阵元（矩阵的子矩阵），需要建立高维的函数结构（高维的加减等于低维的积分）
泰勒级数分解，傅里叶级数，用于层次
关系有一定的方向性
数据的学习的基本原理是通过概率的处理和排序，这是大规模的数据运算。网络的聚类是概率的。函数的拟合；不断分类，这是网络的路径寻找；神经网络的多层次，交替的特征映射，子抽样和局部平均运算。
诊断就是精准的信息寻找和匹配，诊断的有效性与匹配度正相关。
知识表示，即数据结构是运算的基础
测量是对网络的本征信息的提取，我们通过定义一些标准来限定边界，使得对网络的测