Industri medis menghadapi beberapa kendala akibat penyakit. Perawatan kondisi apa pun, termasuk myasthenia gravis, sangat bergantung pada diagnosis yang akurat dan tepat. Myasthenia gravis adalah penyakit autoimun yang memengaruhi persimpangan neuromuskular dan ditandai dengan kelemahan otot dan kelelahan mendadak karena menyebabkan hilangnya reseptor asetilkolin (AChRs) di persimpangan neuromuskular. Perencanaan terapi yang berhasil dan memberikan prognosis yang baik kepada pasien sangat bergantung pada diagnosis yang akurat dan cepat. Untuk mendiagnosis Myasthenia Gravis, penelitian ini membandingkan dan membedakan Antologi Kasus dengan Teorema Bayes. Kondisi neuromuskular yang disebut myasthenia gravis ditandai dengan penurunan kekuatan otot yang bervariasi. Diagnosis yang tepat dan tepat waktu sangat penting untuk memulai perjalanan terapi yang berhasil. Data dari pasien dengan gejala Myasthenia Gravis dan indikator klinis dikumpulkan untuk penelitian ini. Untuk mendapatkan diagnosis yang akurat, dataset tersebut dianalisis menggunakan teknik Teorema Bayes dan Antologi Kasus. Berdasarkan gejala saat ini, Teorema Bayes digunakan untuk memperkirakan kemungkinan kondisi tersebut, sedangkan Antologi Kasus digunakan untuk mendiagnosis pasien. Berdasarkan gejala, Teorema Bayes memprediksi hasil penyakit secara probabilistik, tetapi membutuhkan asumsi awal yang dapat diandalkan dan rentan terhadap probabilitas sebelumnya. Di sisi lain, Antologi Kasus menggunakan informasi yang diperoleh dari situasi sebelumnya, tetapi mungkin terbatas oleh ketersediaan data relevan dan mungkin mengalami kesulitan dalam menghadapi situasi yang unik atau tidak lazim. Studi ini membantu kita memahami manfaat dan keterbatasan masing-masing teknik dalam mendiagnosis Myasthenia Gravis. Diagnosis yang lebih akurat dan efektif dapat dibuat dengan menggabungkan kedua metode tersebut. Studi ini dapat berfungsi sebagai landasan untuk menciptakan teknik diagnostik yang lebih canggih dan terintegrasi dalam praktik klinis. Berikut adalah ringkasan persentase yang diperoleh dengan menggunakan metode Teorema Bayes dan Antologi Kasus: Untuk diagnosis Myasthenia Gravis, teknik Teorema Bayes menghasilkan nilai persentase sebesar 55% sementara metode Antologi Kasus hanya menghasilkan nilai persentase sebesar 26%. Oleh karena itu, teknik Teorema Bayes lebih baik dan lebih dapat diandalkan dalam mendiagnosis Myasthenia Gravis.