Để lượng hóa giá trị của thông tin lâm sàng, cần thừa nhận một nguyên lý nền tảng: Chẩn đoán là một quá trình mang tính xác suất. Trên lâm sàng, sự chắc chắn tuyệt đối (100%) hiếm khi đạt được ở giai đoạn ban đầu; thực chất, tiến trình chẩn đoán là sự cập nhật liên tục các mức độ chắc chắn lâm sàng (mức độ xác tín) được mô tả qua định lý Bayes:

• Xác suất tiền nghiệm (Prior Probability - P(H)): Xác suất bệnh nhân mắc bệnh H trước khi có thêm thông tin hoặc kết quả xét nghiệm mới E (trong lâm sàng thường tương đương với xác suất trước xét nghiệm - pre-test probability).
• Xác suất hậu nghiệm (Posterior Probability - P(H|E)): Xác suất bệnh nhân mắc bệnh H sau khi đã ghi nhận thông tin hoặc kết quả xét nghiệm E (tương đương với xác suất sau xét nghiệm - post-test probability).

Giá trị thực tế của một thông tin lâm sàng được định lượng bằng mức độ chênh lệch giữa xác suất hậu nghiệm và xác suất tiền nghiệm:
ΔP = |P(H|E) - P(H)|