分析的思考のやり方として代表的なものに、「解剖×生理マトリクス（行列）法」と「条件付き確率法」などがある。
前者は、症状がある部位の臓器リスト（行）と病態生理リスト（列）による行列を作成することで網羅的な鑑別診断を挙げることができる。
この方法に慣れてくると、脳内思考プロセスでこの行列を想起して、鑑別診断を次から次へと挙げることが可能となる。
条件付き確率法は、ベイズ（Bayes）定理による数学的推論で、検査前確率と尤度比から検査後確率を求めるというもの。
最も合理的な方法であり、正確性は高い。
ただし弱点も多く、検査前確率に正確な数値を当てはめられないことが多いこと、文献的に尤度比のデータが少ないこと、患者の症状や所見が複雑であること、時間的に施行困難であること、などがある。
実際の臨床現場で多用することは難しい。
写真：沖縄本島北部、名護市の海岸です。
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