误诊是指病人在应诊时，所具有的全部客观资料已能够确诊为某一疾病，或者由于当时的客观资料不全，暂时无法确诊为该病，接诊者未积极收集全面分析各项资料并进行必要的会诊观察随访，而盲目诊断并投以无效治疗后使病情延误的现象。
误诊现象由来已久，这是临床医学永恒的话题。因为，任何新的疾病发现都是从误诊开始的，任何医生面对初次接触的疾病难免不发生误诊。临床医生接诊病人时，会立即调用脑海中已存储的知识，搜索对应的疾病，这是鉴别诊断思维的第一步。但是，一个症状可以对应很多疾病，如果低年资医生的经验不足，如果高年资医生经验主义做了主导，都难免发生漏诊误诊。
进入21世纪，虽然诊断技术不断进步，但新的疾病不断出现，老的疾病变化多端，疾病的平均误诊率却没有随之下降，国内外临床误诊率一直徘徊在30％左右。误诊率不变的现象说明：研究正面规律的诊断学难以解决减少误诊的问题。鉴于此，我们提出用反向思维的方法研究误诊,以突破传统的“思维定势”，寻找误诊现象中存在的必然规律。
误诊信息智库是临床误诊误治杂志主编陈晓红领衔的多学科团队，历时20余年研发的国内外唯一的误诊专题数据库，填补了国内临床医学专题数据库的空白。误诊信息智库依据《误诊学》提出的理论框架，专门收集失误案例，用大数据思维方法对误诊疾病进行预测分析。
误诊信息智库目前已收录11年来自742种中文医学期刊的误诊文献数据，所有误诊文献均经标准化处理，符合误诊研究五项证据标准遴选，即确诊和误诊疾病、误诊率、确诊手段、误诊后果、误诊原因。进而从6.2万篇文献中遴选标准误诊文献3.4万篇，累计误诊病例100多万例，确诊疾病2500余种。以期通过大数据和人工智能技术，为临床医师提供实用、科学的诊疗辅助系统，帮助所有的医师在临床实践中切实降低误诊率。
失败的教训比成功的经验更有意义，误诊研究是临床医师逐步成熟的途径。