Почему машинное обучение не часто используется для постановки медицинских диагнозов?

Вообще-то используется, но только как вспомогательное средство. Дело в том, что каждый организм индивидуален, а цена ошибки может быть очень высокой. Есть, конечно, некоторые общие симптомы и закономерности, которые можно использовать в машинной диагностике. Однако, тут существует целый ряд проблем. Во-первых, чисто психологическая проблема: большинство людей хочет, чтобы их лечил настоящий врач, а не робот. Есть недоверие к машинному диагнозу. Во-вторых, для машинного обучения нужна фаза тренировки, а значит огромная база данных с симптомами, результатами анализов, медицинских исследований и диагнозов. Это не так просто технически, потому что все это должно быть в неком унифицированном формате, но, самое главное, нужно быть уверенным, что практически все диагнозы верные. В третьих, у человека могут быть индивидуальные особенности, которые совершенно меняют картину по сравнению со статистической. И если настоящий опытный врач может это принять во внимание и разобраться, то машине, чей диагноз построен на статистическом анализе многих практических случаев, может отреагировать неправильно на такие индивидуальные особенности и поставить неверный диагноз.

Думаю, в будущем подобные алгоритмы будут применяться в медицине все больше, особенно если встанет вопрос оказания квалифицированной медицинской помощи в условиях удаления от квалифицированных врачей. Однако дело это непростое и просто с наскока не решается. Нужно некоторое время, чтобы понять как все это правильно организовать. Возможно, потребуется даже сменить подход в медицине. Например, придтся начинать изучение больного с расшифровки его генома... и дальше применять сугубо индивидуальный подход.