在现在 AI 风潮之下，IBM Watson 计划算是很早就开始进行，并且早在 AI 吹进大街小巷前就有跟如商业、医疗等领域合作。但 STAT 调查发现 Watson 与医疗机关合作推荐最适合的癌症治疗方法 Watson for Oncology，仍卡在最初步──辨识这是哪种癌症，并不如 IBM 宣传的那么神。
医疗产业的产值有数十亿规模，但实际采购 Watson 系统的医院寥寥可数。STAT 实际造访用 Watson 系统的医疗机构，到过韩国、斯洛伐克及美国佛罗里达州南部，访问医生、人工智能专家、IBM 高层。STAT 的结论认为 IBM 太急于用 Watson 创造营收，因而大肆吹捧 Watson 的效果，忽略实际部署到医院后面临的挑战。
IBM 也并未针对 Watson 成果发布论文，因此当 Watson 经第一线医事人员实际使用后，Watson 的限制就出现了。IBM 行销宣传声称的 Watson 好处，其实夸大了。
Watson for Oncology 需要有领域经验的人操作，将高度专精的资料输入，因此很依赖输入资料的人。SLAT 文章比喻为类似 Mechanical Turk 的状况，就像 1700 年出现的玩棋机器人，其实是有人躲在机器里下棋。Watson for Oncology 仍然大量依靠人工。
Watson for Oncology 由纽约 Memorial Sloan Kettering 医院合作训练，Watson 爬梳医院的医疗纪录，并依据可能疗效排列，但医生无法知道为何 Watson 判断这个治疗方式比起另一个方式更有效。最夸张的例子是 Watson 建议给予扩散到淋巴结时才用的化疗药物，但病人的癌细胞并未扩散到淋巴结。
各家医院依赖 Watson for Oncology 的程度有别，像有的医院没有多少专家，就会依赖 Watson，而有些医院则会将 Watson for Oncoloy 视做法务助理，协助医生诊断。
先前 IBM 与 MD Anderson 癌症中心合作，要让 Watson 变身肿瘤专家。MD Anderson 总结这次合作指出，Watson 所需的资料格式要求相当严格，要在临床应用又得不断输入资料，再加上 MD Anderson 更换软件系统，导致 Watson 无法与新资料互动，还得额外整合才能运作。
中国台湾地区有台北医学大学导入 Watson for Oncology，也势必面临其他医院面对的问题，得花很大工夫整理资料，且做出来的结果未必合理。各个使用单位得整新审视 IBM 的推销说词，与实际状况的差异。
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