任何醫生都可能犯錯，從而引發昂貴的有時還會是危險的醫療失誤。卡恩說：“沃森可以彌補人類的局限性，研究表明對於相對有限的信息，人類可以很好的處理，但對大量信息卻不能。而這正是沃森的優勢：處理海量信息並從中進行刷選。在計算機真正被應用前，它必須學會理解和分析醫療信息。凱羅琳仍認為沃森將非常有用，尤其是在治療癌症方麵，她說：“未來將會有更多的醫療選擇，它們在解釋及治療疾病上的差別非常小，為了處理如此複雜和龐大的信息，你必須擁有一個類似沃森這樣的工具。”
攀升。醫療衛生事業就是鮑姆效應的典型，目前科技對這個行業的影響很小，但是人們仍然需要受良好訓練的醫生來做手術。鮑姆說：“現在確實有機器人做手術，但是必須有人監督，因此並沒有節省勞動力，這個過程所耗費的成本也沒有降低。”同樣醫生還是單獨給病人看病，聽他們講自己的問題，然後進行化驗並作出診斷，整個過程的效率50年前沒有區別。
現在技術進步確實可以改變這一過程，但不是通過加快檢查過程，而是由其他人進行操作。很多專家認為，在減少監督的情況下由機器人做手術或其他常規醫療檢查是可行的，因為在發展中國家對健康的要求正推動醫學界朝這個方向發展。在坦桑尼亞，很多鄉村醫務人員缺乏培訓，一個提供“決策支持工具”的項目幫他們根據病人的症狀進行診斷和治療。而在印度，一個名為Maternal Health Reporter的項目可以給醫務人員提供指導，輸入病人的信息，數據中心會告訴醫生如何照顧孕婦。
羅伯特-科霍是一名內科醫生，他也在麥肯錫做谘詢還曾是奧巴馬政府的顧問，他說：“在巴西和印度，機器已經開始做基礎護理工作，因為沒有人願意做。”現在他是溫洛克公司的合夥人，這家公司致力於投資新興科技，其中也包括醫療技術，他說：“機器可能比醫生更好，因為它們能準確把握症狀，做出正確的診斷。”科霍相信一些小診所很快就會用上各種先進的“決策支持工具”，通常這些所謂小診所是藥店或一些公司以及商場設立的醫務室，在沒有專業醫生的情況下，這些小診所可以做一些常規檢查。科霍認為以後機器還可以做血管手術、眼部手術以及顯微手術等，機器比人手更精確。
即便是科霍也不希望美國的醫生生疏業務而全部依賴機器，當然也沒有人希望美國的病人能忍受由醫生診斷到商場小診所看病的巨大轉變。但是由於情況的特殊性，醫療行業的從業者必須適應未來的變革。
由於人口老齡化以及奧巴馬醫改中健康保險覆蓋範圍的擴大，未來幾年越來越多的人將需要醫療護理，有的是需要基礎醫療服務，而有的則需要長期護理慢性疾病。然而我們沒有足夠的基礎護理醫生提供這樣的服務，即便可以訓練出更多的從業人員，也沒錢支付他們的工資。但是如果有“決策支持工具”或者機器人的幫助，醫學界將有能力騰出手處理更複雜更有挑戰性的任務。而培養護士、技工或者助理要比培養醫生簡單得多，他們不需要訓練很多年，培養成本低，支付的工資也不高。根據勞工部的數據，醫生平均年薪是166400美元，護士是64690美元而醫務助理隻有28860美元。
各層次的醫務工作者總是盡力維護自己的利益，他們遊說政府阻止其他人提供醫療服務，但是基礎護理服務人員的嚴重短缺意味著更多的人要上崗工作。今天醫療界流行這樣一句話：人盡其能，也就是接受不同層次醫療訓練的人去幹相應層次的工作，讓擁有高工資高技能的醫生專心做配得上他們所受教育的工作，這樣醫務成本也會降低。有了沃森的幫助，未來一個醫生可以領到一個大的團隊，其中包括初級和中級醫務工作者，他們去處理不複雜的日常工作。布萊恩-阿爾說：“護士在智能工具的幫助下做普通工作，醫生就可以專心做複雜的事情，這樣才是人盡其能。”
對整個醫療體係而言，數據革命所提高的效率可以節省大量的經費。根據麥肯錫的估計，數據革命可以節省2200億美元的醫療費用，同時還能放緩醫療成本增長的速度。所有人都知道美國的醫療體係即龐大又浪費，很小的改善都可以節約數十億美元，更別說大幅提高其效率。
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