二就是它本身有足够多的病例数据，会根据用户的输入，找到最切合的病例数据，从而进行分析。
第二步其实才是健康卫士的核心，而且不仅仅是调用以前的数据，而且会在这个数据上进行学习。
就类似于最近比较火爆的谷歌下围棋的机器人阿尔法狗。
阿尔法狗的核心原理是大数据，也就是很多人开玩笑的说阿尔法狗是勤能补拙。
李世石才下了多少局围棋？
阿尔法狗可是下了数以千万计的棋局。
但仅仅是这样，那也不过是一个比较厉害的棋谱，就好像深蓝一样。
深蓝是 ibm在97年制造出来的下国际象棋的电脑，他就是用的大数据或者说穷举法。
在和人下棋之前，它就只做了一件事，学习了一百多年来所有的优秀棋手的两百多万局对局。
然后在和人对局时。
比如说人下白骑，小兵向前走一步。
深蓝就开始计算了，走这一步后，我如果这样走，对方有可能会怎么走，我如果那样走，对方有可能会怎么走。
这些计算，都是根据它脑子里的两百多万局对局里的棋局来一对一分析的。
之后深蓝再进行分析，如果我这样走，对方那样走，我再走一步，对方会怎么走？
这样的过程，深蓝可以计算到之后的12步棋。
这其实是“算”。
阿尔法这只狗呢，则在算的基础上，加了一个“学”的功能。
它部分模拟了人脑的功能，用一个线程模拟一个脑细胞，每个cpu上运行上千万个线程，也就相当于每个cpu上实现了上千个脑细胞。
而脑细胞之间的链接，也是通过新建线程来实现，链接线程就相当于大脑细胞之间的神经链接。脑细胞线程可以生长和消灭，链接线程也可以自动转换链接的目标。这就和人脑的运行机制差不多了。
通过输入学习资料（历史棋谱），连接线程根据一定的算法自动在脑细胞线程之间链接和转换，而这种脑细胞线程和连接线程的状态是可以存储下来的，这就相当于学习到了知识。