Le supercalculateur Watson, vainqueur des champions du Jeopardy, était constitué de 90 serveurs Power Express 750 IBM intégrant des processeurs 8 coeurs - quatre dans chaque machine - avec un total de 32 processeurs par machine. Les serveurs ont été virtualisés en utilisant une machine virtuelle libre sur noyau Linux (KVM), de manière à créer un cluster de serveurs ayant une capacité de calcul de 80 téraflops (un téraflop = 10 puissance 12 opérations en virgule flottante par seconde). La déclinaison de Watson qui sera utilisée par le Cedars-Sinai Hospital est beaucoup plus petite, a confirmé le directeur du marketing mondial d'IBM Watson Solutions (le supercalculateur sera hébergé par WellPoint et accessible à distance via un réseau étendu). « Le Watson qui a concouru pour le Jeopardy avait une configuration bien précise. Il disposait notamment d'une application en mémoire lui permettant de répondre à une question en trois secondes », a déclaré Steve Gold. « Il abritait 2 880 coeurs et 15 téraoctets de mémoire. La plupart des situations ne nécessitent pas un tel temps de réponse. Si la réponse parvient au médecin en 6 à 10 secondes, c'est suffisant... D'autant que la qualité de la réponse et ses implications sont plus importantes que le délai nécessaire pour l'obtenir. »

Le modèle Watson qui sera utilisé par le Cedars-Sinaï Hospital sera donc beaucoup plus petit, mais il aura la même capacité d'analyse de données provenant de systèmes disparates, données à la fois structurées et non structurées. IBM a notamment travaillé avec l'éditeur Nuances Communications, dont le logiciel effectue de la reconnaissance vocale et de l'imagerie. Avec ce logiciel, le supercalculateur peut aider les professionnels de santé à déterminer le meilleur traitement possible en fonction d'une maladie spécifique, après avoir examiné des gigaoctets ou des téraoctets d'informations médicales sur les patients. Ainsi, la technologie d'analyse de Watson, associée au système de reconnaissance vocale et de compréhension du langage médical de Nuance, pourrait aider un médecin à prendre en compte l'ensemble des textes relatifs à la maladie de tel patient, les matériaux de référence, les cas cliniques connus, les dernières connaissances médicales publiées sur le sujet dans des revues et dans la littérature médicale. L'analyse pourrait aider les médecins à effectuer rapidement un diagnostic et à déterminer le traitement le plus approprié.

« Watson sera probablement un bon assistant pour aider les médecins à prescrire les traitements qui auront les meilleurs résultats », a fait valoir Steve Gold d'IBM. « Par exemple, pour un patient atteint d'un cancer, son traitement doit être en général modifié dans un cas sur deux entre la première et la seconde prescription, selon la manière dont il réagit au premier traitement », explique Steve Gold. Watson pourrait permettre de mieux prescrire le traitement initial en comparant les données du patient à toutes les informations se rapportant à la maladie. « L'objectif est d'aider les médecins à choisir le traitement le mieux adapté, en s'appuyant sur une pratique médicale actualisée, dont il peut avoir connaissance en quelques secondes », a t-il déclaré.