浙江省中医院院长吕宾告诉记者，最初听到“机器人看病”的说法时，他的第一反应是：怎么可能？看病肯定要临床。而现在，他却觉得，也不是不可能。
但他坚持，“不是机器人看病，机器人可以帮助医生，它只是医生的助手”。
不过，并不是所有人都像他那么乐观。早在2011年，沃森在《危险边缘》节目中打败人类选手时，就有科学家表示“第一次对人工智能感到了恐惧”。沃森在医疗圈崭露头角之后，人们不免担心：它们会取代医生吗？记者走访了医生和病人，听听他们怎么说。
年轻医生：
沃森帮忙筛选文献
医生成长更快
跟吕宾一样，省中医院的两位医生顾锡冬和谢小红也不担心机器人会取代医生。相反，他们很欢迎，也很期待这位新同事的加盟。在他们看来，沃森可以帮助医生更好地学习。
谢小红告诉记者，在某个病人的治疗建议中，沃森给出的文献来自2015年12月一次会议上发表的临床试验结果，是一个概要。
“我们要读大量文献，读完后才知道哪些是你要找的；现在，它给你先筛好了，给的还是概要，效率一下子提高了。”谢小红说，对时间永远不够的医生来说，沃森实在太贴心了。
顾锡冬从医8年了，现在是一名高年资主治医生，他说，平常学习都是利用碎片时间，看期刊不多，每年必定要看的是乳腺外科的指南，每年更新一次，大概200多页厚。
“我听说沃森的知识，3个月更新一次，比指南还快。”他很期待沃森能帮助像他这样的年轻医生跟国际上最先进的医学知识保持同步。
据统计，2015年全球权威医学期刊共计发表肿瘤相关研究论文4.4万篇，平均每天122篇。要读完这些文献，每周要花160小时以上的时间。而沃森，不到5秒就可以完成。
这种速度，也给了病人更多机会。今年8月，沃森帮助一位在日本东京大学医学院接受治疗的60岁女性患者诊断出了罕见的白血病类型。
据东大研究人员对媒体的说法，沃森通过比对2000万份癌症研究论文，在短短10分钟内得出了诊断结果。这2000万份资料，摞起来据说有四千多米高。
医院院长：
减少医生犯错的概率
推动医疗水平均等化
在院长吕宾看来，沃森到来还有一个非常重要的意义：弱化不同地区医疗水平的不均给病患带来的差异，让医疗欠发达地区的病患得到更多的诊疗机会。
“不少中国医生的水平，并不比美国医生差。差在哪儿？中国地区、医生之间医疗水平差异大；而美国是这样的。”
他用手臂比划了一个倒v，表示中国的情况；又把手臂拉平，手掌搭成倒v，表示美国的情况：医生水平差别不会太大，牛人有，水平低的少，大部分都达到了一定水准。
这一点，中外的看法是一致的。美国德州大学副校长lynda chin在接受华盛顿邮报记者采访时就表示，让病人到别的城市找专家会诊，不如让本地医生直接去咨询沃森。
“我根据自己的经验、学到的东西来判断，经验可能错，新学的东西可能记错，但沃森不会。”吕宾觉得，沃森也扮演着一个纠偏的角色，减少医生犯错的机会。
肿瘤患者：
希望医生+沃森
给以更多个性化治疗
同一类肿瘤、同样的分期，可选择的药物、治疗方案有很多种。
光看方案，哪一种都没错，关键是哪一种可以取得更好的治疗效果？
在许多肿瘤病人看来，医生看病，还是很有经验差别的，有时医生也会缺乏客观证据；在钱报微信“浙江名医馆”上，一些用户留言说，如果更多的肿瘤解决方案能建立在大数据分析之上，将给患者带来更加精准的治疗。
科学研究者：
不会代替人类
只会加强人类的认知能力
ibm官方甚至做出保证，不会用沃森代替人类，只会培养它协助人们更好地工作。ibm watson首席科学家grady booch，还提出了“增强智能”的概念。
他的观点是，不应该把ai理解为artificial intelligence（人工智能），而应该理解为augmented intelligence（增强智能）。
什么叫增强智能？他解释说，认知计算不会取代人类，也不会取代人类的专业能力，只会加强人类的认知能力，因称之为“增强智能”。
这个观点，跟一些医生的看法不谋而合。
“冷静想想，医学走过的路，不正是逐渐让机器替代人么？只是程度不同而已。”吕宾回忆，十多年前医生看心电图，还需要拿圆规，一点点量，现在不用了，都是智能分析。
再看看医院里各种检查设备。现在的医生已经离不开b超、ct，没有这些时，医生靠经验，有了ct，看病更准确。
沃森的作用也是如此。沃森既然是计算机，就可能面临程序出错、网络攻击、误解指令等问题；即使这些问题得到解决，目前机器人也不会独立看病，沃森的建议医生也未必照搬。
记者观点
沃森虽然聪明
但它不懂你的酸甜苦辣
不论是在中国还是美国，沃森和类似项目的出现，都引起了人们的警惕：医生会失业吗？机器会取代人类吗？
记者在采访医生时，大家一致觉得，沃森虽然很聪明，但它不懂人情世故，比如它推荐的，可能是非常昂贵的药物，但如果病人用不起怎么办？
沃森虽然能理解自然语言，但它并不是真的能听懂人话。
有一个关于沃森的小八卦。当年备战“危险边缘”时，为了让在与人交流时显得更自然，研究人员把城市字典的内容教给了它。
城市字典是美国的在线俚语词典，有些话不那么得体。沃森可不懂这些微妙的地方，学完之后频频对老师爆粗口。老师觉得实在太尴尬了，只能删了这些词汇。
行医远远不是处理数据那么简单，医学是最以人为本的职业，最广博的医学数据和最顶尖的处理能力，也无法教会电脑像人类一样爱护病患。至少目前做不到。
让机器人学会爱，理解爱，大概只能在斯皮尔伯格导演的《人工智能》这样的电影中才能看到。事实上，从“人工智能”一词诞生开始，有关人和机器关系的话题，就超越了科学本身，进入社会心理的视野，也成了大众文化消费的题材之一。
能像人一样感同身受的机器人，或者机器人取代人类，或许只是电影中才有的未来吧。