首先，評價中醫診斷不科學這本身科學嗎？誰評價的?評價的標準是什麼，評價的標準科學嗎？

對於神經網路來說，其模型設定好以後，用同樣的樣本訓練出來的引數每次都一樣的，用其預測樣本範圍內的結果也一樣，不同的人用起來結果是可重複，因此被認為是科學的。

中醫遲早有一天也會被神經網路等AI演算法部分替代，前提是樣本的數量足夠大，且樣本必須標準化了。

我們首先想象這樣兩個問題。

問題一，有一堆動物的圖片，我們需要從中找出狗的圖片。

問題二，有一堆動物的圖片，我們需要從中找出可愛的動物的圖片。

面對這兩個問題，我們都可以用神經網路的方法來做，甚至我們都可以得出一些「看起來比較好」的結果，但這兩個問題卻有一個很明顯的區別——問題一通常是有一個標準答案的，而問題二則不是一個定義良好的問題，如果讓不同的人來圖片中的「可愛」的動物加標籤（這些標籤會是進行有監督學習的標準），可能每個人都會給出不同的看法。一旦每個人的看法不同，標籤就會缺乏一個客觀的標準，而這已經不再是神經網路能解決的問題。

中醫的診斷就常常存在這樣的問題。一方面，中醫關注病人的主觀感受，這本是中醫的一個優勢，但憑藉望聞問切等方式難以對病人的感受進行準確的度量，例如同樣的症狀，在「問」的過程中，不同性格的患者就可能說出完全不一樣的描述；另一方面，根據傳統的中醫理論，在中醫的診斷中有大量無法定量描述、只能憑藉經驗進行描述的現象和狀態（例如陰陽五行），這些描述的方式就想要區分一張圖片裡的動物是否「可愛」一樣，缺乏一個客觀標準，因此難以對原始資料加標籤，這兩方面的原因導致中醫的診斷通常被大家認為是不科學的。