Để định lượng 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. Trong thực hành lâm sàng, sự chắc chắn tuyệt đối (100%) hiếm khi đạt được ở giai đoạn tiếp cận ban đầu; thực chất, quá trình chẩn đoán là sự cập nhật liên tục mức độ chắc chắn lâm sàng, được mô tả một cách hệ thống qua định lý Bayes.

• Xác suất tiền nghiệm (Prior Probability - P(H)) là xác suất mà một người bệnh mắc bệnh H trước khi có thêm thông tin lâm sàng hoặc kết quả xét nghiệm mới E. Trong lâm sàng, giá trị này tương đương với xác suất trước xét nghiệm (pre-test probability).
• Xác suất hậu nghiệm (Posterior Probability - P(H|E)) là xác suất mà người bệnh mắc bệnh H sau khi có thêm thông tin lâm sàng hoặc kết quả xét nghiệm mới E, tương đương với xác suất sau xét nghiệm (post-test probability).

Giá trị thực tiễn của một thông tin lâm sàng được định lượng bằng trị tuyệt đối của hiệu số giữa xác suất hậu nghiệm và xác suất tiền nghiệm, được biểu thị như sau:

ΔP = |P(H|E) - P(H)|.