美國醫學遺傳學與基因組學學會和分子病理學協會（ACMG/AMP）關于解釋序列變異的建議指出，根據多個計算機預測工具結果使用支持性證據，即支持致?。≒P3）或支持良性（BP4）。然而，由工具開發人員定義的評分閾值及需要多個預測結果一致的ACMG/AMP建議均缺乏定量支持。之前，ACMG/AMP建議量化證據等級（支持、中等、強、非常強）。ClinGen的專家們將這個框架擴展到軟件預測，并引入了一個新的標準，即將軟件預測的分數轉換為PP3和BP4的證據強度。該方法基于估計局部陽性預測值，并可以校準每種變量類型的計算工具或其他連續規模性證據。專家們使用挑選過的數據集評估了13種錯義突變預測工具的致病性和良性證據強度對應的閾值。根據新閾值結果，發現大多數工具達到了致病性和良性分類的支持水平，多個工具達到了中等水平，有幾個工具達到了強水平，有一個工具達到了非常強水平。基于這些發現，專家們提出了根據單個預測工具結果對ACMG/AMP標準的PP3和BP4進行循證修訂的建議，以及對臨床解釋計算方法的未來評估。
