Thomas Bayes, famoso matemático que viveu no século XVII, desenvolveu um tipo de raciocínio onde mudamos a probabilidade de ocorrência de um evento de acordo com novas informações obtidas sobre ele. Por exemplo, digamos que os dias de verão em uma cidade litorânea apresentam uma probabilidade de chuva de 50%. Essa probabilidade inicial é estabelecida apenas pelo fato de serem dias de verão. Porém, se em um desses dias o serviço meteorológico detectar a formação de um ciclone extratropical, a probabilidade de chuva será reajustada para valores superiores a 50%, já que aquele fenômeno aumenta os índices pluviométricos. Assim como na Meteorologia, o Pensamento Bayesiano também pode ser utilizado na Medicina, principalmente no diagnóstico de uma doença. Por exemplo, suponha que a probabilidade de um indivíduo estar com sarampo é de 40%, apenas porque ele vive em uma localidade endêmica. Chamaremos essa probabilidade inicial de probabilidade pré-teste. Agora suponha que esse paciente compareça a uma consulta com você. Sua função como médico será obter novas informações que consigam aumentar ou diminuir a probabilidade pré-teste de sarampo, permitindo assim que você confirme ou exclua a doença de vez. Portanto, se o indivíduo comparecer com febre alta e exantema maculopapular de progressão craniocaudal, a probabilidade de ser sarampo aumentará. Em contrapartida, se durante a anamnese ele informar que tem esquema de imunização completo para a doença, a probabilidade de ser sarampo não só diminuirá consideravelmente, como também levará você a pensar em outra doença exantemática. Portanto, veja que as informações obtidas pelo exame clínico foram capazes de alterar a probabilidade inicial da doença, auxiliando no diagnóstico e na tomada de decisão.