La idea es que Watson digiera grandes cantidades de información médica y ofrezca información útil en tiempo real a los médicos, quizás incluso en respuesta a preguntas hechas con la voz. Si logra tener éxito, el sistema podría ayudar a los expertos médicos a diagnosticar enfermedades o crear un plan de tratamiento. Aunque esto podría acabar siendo más difícil que ganar un concurso.
"El dominio médico duplica sus conocimientos cada pocos años", señaló Janet Dillione, vicepresidenta ejecutiva y gerente general de la división de cuidados de salud de Nuance. "No es posible que ningún cerebro humano pueda conservar toda la información de la que se dispone".
Dillione afirma que, si bien otras tecnologías de salud son capaces de trabajar con grandes grupos de datos, Watson es el primer sistema capaz de aprovechar eficazmente la enorme cantidad de información médica que existe en forma de documentos de texto de lenguaje natural—estudios médicos, actas y notas. Nuance espera lanzar el primer sistema comercial basado en la tecnología de Watson de aquí a dos años, aunque no ha informado acerca del nivel de sofisticación del sistema.
Watson posee 200 millones de páginas de datos no estructurados, incluyendo algún tipo de información médica. Sin embargo, la primera parte de un nuevo proyecto de investigación de IBM y Nuance, que tiene lugar en la Universidad de Maryland y la Universidad de Columbia, será determinar qué otra información necesita saber Watson. Incluso entonces, será difícil presentar esa información en el formato correcto. Para el desafío de Jeopardy, a Watson se le entregaron datos pre-categorizados y etiquetados. La literatura médica, por el contrario, se compone de terabytes de datos altamente especializados y no estructurados.
"Los textos clínicos son a menudo agramaticales, ricos en siglas ambiguas y abreviaturas, con faltas de ortografía, y a veces escritos para parecerse a listas con distintos puntos o tablas, sobre todo cuando son escritos directamente por los proveedores de atención sanitaria", afirma Stephane Meystre, profesor asistente de informática biomédica en la Universidad de Utah.
Hacer que Watson escuche el diálogo entre un médico y su paciente sería muy difícil, ya que el diálogo por lo general tiene una forma libre y conversacional. Meystre asegura que el reto principal en el procesamiento del lenguaje natural en un ento o clínico es la necesidad de una gran precisión y velocidad—Watson puede manejar la velocidad, pero los problemas en cuanto a la precisión podrían crear problemas graves, incluida la responsabilidad legal.
Los médicos y las enfermeras también deben ser entrenados para usar la tecnología en su trabajo. Normalmente están acostumbrados a largas respuestas descriptivas ante las preguntas médicas, no a las respuestas cortas y sucintas que Watson dio en Jeopardy, afirma Rohit Kate, profesor de informática y ciencias informáticas en la Universidad de Wisconsin, en Milwaukee. "Los médicos y las enfermeras pueden no estar interesados en sólo la respuesta, sino también en un razonamiento o justificación antes de llegar a ellas, de lo contrario serán reacios a utilizar la respuesta por sí misma para algo tan fundamental como la salud de sus pacientes". Watson tendría que justificar la respuesta y citar fuentes, según asegura Kate. Lo ideal sería que el sistema incluso fuera capaz de aclarar una respuesta al hablar con un médico directamente.
"Puede que no todos tengan tantos conocimientos de tecnología como para sentirse cómodos con este sistema", afirma Kate. "Algunos podrían tener reparos a la hora de confiar en un ordenador y algunos incluso se sentirían amenazados ante el hecho de que su experiencia estuviese siendo reemplazada por una máquina". Kate prevé que se tardará al menos una década antes de que los ordenadores puedan conversar y trabajar junto a los médicos y las enfermeras.
Sin embargo, algunos expertos en tecnología prevén un uso más inmediato de Watson. Michael Swie ik, director de informática médica en la UCLA, señaló que imagina la tecnología siendo usada para procesar las llamadas en los centros de salud, haciendo que la información más útil esté disponible para los pacientes las 24 horas del día.