Trước đây, "kinh nghiệm lâm sàng" thường được xem là một giá trị định tính mang tính cá nhân, chỉ tích lũy được sau nhiều thập kỷ công tác.
Dưới góc độ toán học và lý thuyết quyết định y khoa: Kinh nghiệm thực chất có thể định lượng hóa thông qua Xác suất tiền nghiệm (Prior Probability - P(H)), tức là xác suất mắc một bệnh lý cụ thể trước khi có thêm các thông tin lâm sàng hoặc cận lâm sàng mới.
•   P(H) phụ thuộc vào: Tỷ lệ lưu hành bệnh (prevalence) trong quần thể, đặc điểm dịch tễ học vùng miền, yếu tố mùa, độ tuổi, giới tính và các yếu tố nguy cơ của bệnh nhân.
•   Ý nghĩa đào tạo lâm sàng: Một bác sĩ trẻ không nhất thiết phải trải qua hàng thập kỷ thực hành mới có được "kinh nghiệm". Bằng cách nghiên cứu sâu các số liệu dịch tễ học thực tế và cập nhật y văn về tần suất bệnh trong quần thể, họ hoàn toàn có thể xây dựng một hệ thống xác suất tiền nghiệm P(H) chính xác tương đương với một chuyên gia lâm sàng giàu kinh nghiệm.
Ví dụ về sự ảnh hưởng của yếu tố dịch tễ học lên P(H): Hai bệnh nhân có triệu chứng sốt hoàn toàn giống nhau. Bệnh nhân A sinh sống tại vùng dịch tễ sốt xuất huyết Dengue tại Việt Nam. Bệnh nhân B là một du khách vừa nhập cảnh từ một quốc gia châu Âu ôn đới. Ngay lập tức, xác suất tiền nghiệm mắc sốt xuất huyết Dengue (P(SXH)) của bệnh nhân A ở mức rất cao, trong khi của bệnh nhân B gần như bằng không.
•   Tuy nhiên, nếu thông tin dịch tễ thay đổi: Bệnh nhân B đã lưu trú tại Việt Nam được 1 tháng, sống trong vùng có mật độ vectơ truyền bệnh (muỗi Aedes) cao và chưa có biện pháp phòng tránh muỗi đốt hiệu quả, thì nguy cơ phơi nhiễm của bệnh nhân B sẽ tăng vọt. Sự hiểu biết sâu sắc về hành vi và bối cảnh dịch tễ này trực tiếp điều chỉnh và xác lập lại giá trị P(H).