1.以研究实证说话选择最佳治疗方案
以乳腺癌举例，对于前期乳腺癌病患，主治医生可以他们的经验，自信的找到合适的方案，这个时候Watson能提供相关临床实证研究支持医生的治疗方案。
但如果是病情复杂的患者，例如乳腺癌晚期，以前面对这种情况，大家选择相信权威，现在运用沃森多学科会诊，各科医生可以依据Watson的建议进行讨论，Watson的推荐方案后面有推荐依据，比如生存率、严重药物负反应等……医生们可以根据相关信息进行讨论，选出最佳的方案。
2.是减少医生的误诊
癌症治疗的准确性是非常重要的，如果一个患者没有诊断准确，不仅会响后续病情发展还可能导致无法挽回的结果。
导致误诊的现象有很多客观因素，并不是医生不尽职尽责，但不可否认很多时候是因为医生的疲劳所导致，一个专家一周一般坐诊半天或者一天，这半天时间他要接待20-30个病人，而大医院专家除了医院还需任教于学校指导学生，人不是机器，不会每时每刻都保持旺盛的精力。
另外，肿瘤病变区域本身有很多种病变类型和大小，很难形成统一的定论，医生有时候在判断的时候也是左右为难，最后下了一个他认为最合适的结论，但是这个结论有时候不完全准确。
这种情况下，将病患信息输入Watson，它是机器不会疲劳，同时Watson从多个角度去考虑，所以给出的推荐方案可作为医生参考的依据，提高诊断的准确性，而Watson所给的用药指导，也可避免过度医疗的发生。
3.为医生提供全新的治疗方案作为参考
医疗研究文献与技术在不断的快速更新，医生这个群体就需要不断学习，不断进步来提升自己，但是很多医生并没有这个机会、时间或者渠道去了解最新信息。
Watson是一个拥有自主学习能力的人工智能，它知道全球最新的治疗方案，所以在面对病患时，它会提出连医生都不清楚的新方案，会在既有方案中作些许调整，这些都是医生可以作为参考与学习的内容。
同时作为全球最权威的“肿瘤专家”，Watson可以帮助医生确诊，减轻患者疑虑。
4.协助培养年轻医生
每一个专家医生都有带学生的工作，但是专家的事情很多，不可能随时替学生答疑解惑，年轻医生利用Watson可查询所需咨询、用药剂量和理由、药物副作用等等所需信息，这样就节约了专家的时间，提高医生培养效率。
未来的挑战
首先，Watson本身被定位为辅助医生的角色，无法针对病患现实生活中的情况进行调整，仅能就客观病理指标进行推荐方案，但肿瘤治疗的情况很复杂，并不是最好的治疗方案就是患者能接受的方案，很多情况还需要医生根据病人实际状况调整，并且去说服与安抚患者，这是Watson做不到的。
其次，Watson目前还不能中西医结合。康安途医学经理表示中医逐渐受到重视，并且部分中国医生在调理患者的时候或多或少会有中医的一些影子，目前Watson尚不具备这方面能力，未来不排除可以进行相关本地化措施，但现阶段医生可以基于Watson给出的方案综合自己的经验及判断给到患者最稳妥合理的治疗方案与调理方式。
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