基本上，需先掌握全貌(絕大多數之變項/參數)/影響機制，若運氣好，真的找到數個【主要】影響因素/影響途徑，那就大功告成。
但要掌握全貌(絕大多數之變項/參數)/影響機制的歷程，通常相當費力!! 多數情況，影響因素/影響途徑皆相當複雜/繁瑣，故難以找到幾個【主要】影響因素/影響途徑。如影響個案ADL實際表現的因素與機制，就相當複雜（圖）。治療師若不能仔細探尋，則往往掌握有限，其臨床成效隨之有限。
圖：職能（ADL）表現之影響因素與機制簡圖
這也是當代醫學強調【精準醫學】的主因。臨床人員需掌握絕大多數之變項/參數以及影響機制，始能做到個別化醫療，成效才能最大化。但擬掌握全貌(絕大多數之變項/參數)/影響機制，則需大規模/長期研究才能達成!!
最近AI技術已顯示可快速精簡部分相當費力的歷程，如 ChatGPT可在龐大的資料庫中，以極度複雜的邏輯(考量諸多變項與機制)，迅速取得所需資訊/答案(或【主要】影響因素/途徑)。
然而AI的應用，奠基於大資料庫與領域知識(domain knowledge)。簡單而言，ChatGPT 給的答覆，你能判斷優劣嗎? 也就是你有無具備比ChapGPT更優異的領域知識!?
綜言之，擬化繁為簡或掌握重點的歷程，必經長期/深入探究!! 尤其臨床領域，個案歧異性相當大，化繁為簡就難以做到【精準醫學】、【個別化醫療】。
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