“沃森醫生”已經在美國安德森癌症中心上崗。該中心和該公司經過一年的合作，聯合開發出一款癌症治療軟體，名叫“腫瘤專家顧問。
沃森是自2007年開始，由IBM公司的首席研究員David Ferrucci所領導的DeepQA計畫小組開發的人工智慧系統,它是20多名IBM的研究員四年心血的結晶，並以IBM創始人托馬斯·J·沃森的姓命名。因為科學家們的努力，沃森擁有了理解自然語言和精確回答問題的能力。
2011年，沃森在美國一檔老牌綜藝節目“危機邊緣”里打敗了最高獎金得主布拉德·魯特爾和連勝紀錄保持者肯·詹寧斯，從此進入人們的視野。
根據該公司的資料顯示，沃森的硬體方面是由90台IBM Power 750伺服器組成的集群伺服器，這裡面總計有2880顆Power7處理器，以及16TB記憶體組成。軟體方面，沃森是由Java和C++寫成，並且採用Apache Hadoop框架做分散式計算，還有Apache UIMA (Unstructured Information Management Architecture) 框架、 IBM DeepQA軟體和SUSE Linux Enterprise Server 11 作業系統。
沃森為什麼如此聰明？
沃森竟然可以在比賽中打敗人類，它是如何做到這么聰明的呢？沃森儲存了數百萬的文檔資料，包括字典、百科全書、新聞、文學以及其他可以建立知識庫的參考材料。沃森的硬體配置可以使它每秒處理500GB的數據，相當於1秒閱讀100萬本書。
據IBM中國研究院的張雷博士的介紹，沃森在拿到一個問題後，會進行一系列的計算，包括語法語義分析、對各個知識庫進行搜尋、提取備選答案、對備選答案證據的搜尋、對證據強度的計算和綜合等等。沃森的主要技術原理是通過搜尋很多知識源，從多角度運用非常多的小算法，對各種可能的答案進行綜合判斷和學習。其中的一個關鍵步驟就是評價備選答案的可靠性，從關鍵字、地理位置、類型等多個維度對答案的可靠性進行檢測和量化的評價。
機器人醫生沃森的歷程？
2011年，IBM說，鑒於“沃森”聽得懂人類語言，可以通過詢問病人的病徵、病史，通過使用人工智慧技術、對自然語言的處理和分析技術，憑藉從各個渠道蒐集到的信息和數據，迅速給出診斷提示和治療意見。此後，美聯社的記者親自體會了機器人醫生沃森如何為病人診斷，研發人員向“沃森”逐一提供一名虛擬眼疾患者的情況，視力模糊、有關節炎家族病史、住在康乃狄克州、懷有身孕……“沃森”提出了不同診斷結果，包括葡萄膜炎、白塞氏病、萊姆關節炎等。據測算，沃森的診斷準確率達到73%。
2011年，美國保健服務提供商Wellpoint與IBM簽署了一項協定，這是沃森獲得的第一份工作。沃森的主要的任務是幫助wellpoint負責複雜病例的護士完成工作，同時審查醫療服務提供者的醫療請求。以及後期在腫瘤臨床試驗中的套用。Wellpoint 總裁也提到，在未來，沃森也許還可以獲取病人病歷及其他方面的信息，然后綜合反饋給醫生，以提高醫生的診斷速度。
2014年，德州大學安德森癌症中心與IBM合作打造“登月項目”，該項目通過採用IBM沃森技術來消除癌症。安德森癌症中心是美國排名第一且被全球公認的最好的腫瘤醫院，該中心的腫瘤學專家顧問(Oncology Expert Advisor)由沃森認知計算系統驅動，旨在整合安德森癌症中心的臨床醫生和研究人員的知識。這個OEA系統將幫助臨床醫生制定、觀察和調整癌症患者的治療方案。IBM沃森技術還將簡化和標準化患者的病歷、實驗室數據和研究數據的收集、整合上提供幫助，使得蒐集到數據整合到安德森癌症中心集中的病人資料庫，然後進行連結可以被高級分析技術進行深度分析。
除了安德森癌症中心外，梅奧診所(Mayo Clinic)也在通過IBM沃森進行概念試驗，以更快速、高效地給患者提供合適的臨床試驗。在任何給定的時間裡，梅奧診所都能夠進行超過8000項人體研究試驗。但由於沒有足夠的人參與報名使得很多的臨床試驗都無法完成，不管是在梅奧診所還是在其它地方都如此。IBM和梅奧診所正擴大沃森的知識語料庫，納入梅奧診所及ClinicalTrials.gov等公用資料庫，同時訓練該知識庫分析病人記錄和臨床試驗條件提供合適的匹配。
泰國康民國際醫院採用IBM沃森認知計算在曼谷研究中心提高癌症治療質量，並在16個國家的機構進行病例評估。醫院承諾未來5年將使用與凱特林癌症中心(MSK)共同開發的Watson for Oncology技術。該系統將有助醫生利用醫療證據、學術研究、MSK廣泛的臨床技術以及每名患者的記錄給癌症人制定有效的治療方案。
此外，紐約斯隆-凱特林醫院、克利夫蘭診所也和沃森有著業務合作。
企業方面，Johnson & Johnson通過提供IBM沃森閱讀和理解詳述臨床試驗結果的科研論文，利用獲取結果制定和評估藥物治療方案及其它的治療方式。藉助這種知識，Watson Discovery Advisor可以幫助科學家鑑定對於藥物樣本是否有任何不良的基因檔案。相之前比較研究，需要3個人進行平均花10個月來收集準備數據，才能夠開始進行分析。Johnson & Johnson團隊希望能夠通過沃森直接從醫學文獻快速地綜合有用信息，可以開始直接詢問數據方面的問題。
