Ned Sharpless：但是，或许更令人激动的是，在 30% 的病人中，Watson 发现了新的东西。也就是说，有大约 300 多人 Watson 找到了治疗方法，但是一群认真工作、好心好意的医生没有找到的。

　　Charlie Rose: 原因是？

　　Ned Sharpless: 临床试验两周前才开始，一篇论文发表出来，谁都没有看见——你知道，有种新的治疗方法获得批准了——

　　Charlie Rose: 30% 的人？

　　Ned Sharpless: 是的，我以为只有 5% 呢……

　　Charlie Rose: 结果 Watson 发现了 30%？

　　Ned Sharpless: 是的。

　　Charlie Rose: 30%？

　　Ned Sharpless: 是的，是真的。根据我们的标准，如果我们早知道这样的结果，我们当初就会认为这是可行的了。

　　一些例子，比如Pam Sharpe，获得了二次检查的机会，来看是否遗漏了什么东西。

　　Charlie Rose：他们什么时候告诉你关于Watson 实验的情况的？

　　Pam Sharpe: 他在1月的时候打电话给我。他说，我的序列已经被发送到IBM 让Watson 进行研究。我说……

　　Charlie Rose：是你的基因序列？

　　Pam Sharpe: 对。我说，“像计算机在玩Jeopardy那样吗？”他回答，“对”。

　　Charlie Rose: 当时你什么感受?

　　Pam Sharpe: 我当时的想法是, “哇，那样太酷了”。

　　Pam 患有转移性膀胱癌，8年来尝试过许多不同的疗法，但是并没有痊愈。到了66岁，她已经没有什么选择了。

　　Charlie Rose：那么对于你来说，当时Watson 就是最好的选择，因为你已经尝试了别的所有选择？

　　Pam Sharpe: 我进行过标准的化疗，也接受过临床治疗。我还选择过处方化疗，但是都没有什么效果。

　　医生判断一种药是否有效的方法就是分析癌肿瘤的扫描图像。Watson也需要学会做这件事。所有IBM的John Kelly 和他的团队就要教Watson如何去看这些图像。

　　它可以帮助诊断疾病并发现一些医生可能会忽略的东西。

　　John Kelly: Watson 要做什么。它看了上万张图像，知道哪些图像代表正常情况，知道哪些是反常。它也能够了解图片中哪些地方的异常可能会带来严重的问题。

　　[Billy Kim: 你知道，你昨天进行了CT 扫描。显然，你的癌症有了一些改善。]

　　Pam Sharpe的医生Billy Kim 使用Watson 来帮助自己制定下一步诊疗方案。

　　[Billy Kim:我可以向你展示Watson的主界面]

　　在Pam的肿瘤扫描照片中，Watson 标出了一段突变的基因，这是医生此前没有发现的。这让他们可以制定新的治疗方案。

　　Charlie Rose: Watson 都为你做了什么？

　　Pam Sharpe：或许是他延长了我的生命。我不知道我额外获得了多少活下来的时间。

　　不过，在接受采访后没几个月，Pam 还是因为感染去世了。她再也没有机会去验证Watson调整的治疗方案可以对她产生什么影响了。

　　Charlie Rose:你怎么称呼Watson? 医生助理，医生工具或者是医生的诊断策划？

　　Ned Sharpless: 对我来说，它好像是一种非常全面的工具。我认为Watson更像是那种拯救生命的人。

　　Charlie Rose:如果要你评估现在的Watson，你认为它达到了自己全部潜力的10%了吗？还是25%或者50%？