IBM于2014年成立Watson Health，积极投入肿瘤与癌症判断，并和癌症研究中心MSK、药厂CVS、Medtronic、J&J做战略性合作，2015年亦收购了医学影像和临床系统公司Merge Healthcare，强化Watson Health的人工智能影像分析能力。
Watson透过积极与医疗机构的合作，针对癌症与肿瘤病患做出诊断建议。目前Watson能每秒阅读8亿页医学论文，并在3秒内分析完100万册图书后，提供诊断建议，可大幅提升医师诊断的准确率。目前Watson针对癌症的诊断正确率是90%，而人类医生仅有50%。
IEK分析师游佩芬表示，因医疗支出不断成长，为了促使无效医疗导致的浪费减少，目前人工智能在医疗的聚焦会是在精准医疗的部分。由于一个人一生中，大约会产生约3亿本书的数据量，因此医疗面临很大的问题即是在巨量数据的累积，如何结构性地串联临床手写数据、诊断的影像数据，会是深度学习能发挥的地方。
游佩芬进一步表示，人体约有两万多个基因，而癌症与遗传变异有许多的关联性，不过这些基因的功能与其所导致的**，虽已完成基因解码，但**与基因之间的关联，到目前为止，仍是未完全破解的，因此相当需要人工智能来在数据上协助处理与分析。
Watson也分析医疗机构Medtronic的数据数据，其能够提前3小时预测到患者有低血糖的状况，并提早进行**。透过资然语言处理技术，Watson整合与分析结构与非结构化数据，因而可分析许多以往被忽略的数据，例如学术文献、手写纪录、美国国家综合癌症网路(NCCN)数据等。
此外，去年4月NVIDIA则宣布与麻省总医院临床数据科学中心(MGH Clinical Data Science Center)合作，推动人工智能技术于临床医学的应用，运用大量的临床表征、基因、图像等建立深度学习演算法，初期将着重于放射性医学和病理学，如病理切片，两项拥有丰富影像和数据的领域。
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