The IBM Watson experiment: Developing a AI-driven strategic framework for healthcare

Abstract

Mana maģistra darba nosaukums ir “IBM Watson Experiment: Developing a Strategic Framework for AI-Driven Healthcare.

Tēmas atbilstība - Pieaugošā vajadzība pēc AI veselības aprūpē ir padziļinājusi vajadzību pēc sistēmām, kas atbalsta morāli, palielina efektivitāti un nodrošina pielāgošanās spēju. IBM Watson for Oncology (WFO), agrīnai AI lietojumprogrammai, bija grūti saskarties ar klīnisko vidi, trūka caurspīdīguma un bieži vien bija pretrunā ar vietējo dominējošo medicīnas praksi. Šajā rakstā ir definētas un atrisinātas galvenās atšķirības starp AI un klīnisko izvēršanu, izmantojot WFO kā gadījuma izpēti, lai izveidotu praktisku stratēģisko plānu. Pētījuma mērķis ir izveidot praktisku sistēmu, kas ļauj ētiski un kontekstuāli ieviest AI rīkus veselības aprūpē, izmantojot IBM Watson Health (Watson for Oncology) kā gadījuma izpēti un balstoties uz empīriskiem atklājumiem. Koncentrēšanās uz četriem mērķiem: 1. Izpētiet faktorus, kas nosaka WFO ierobežotos klīniskos panākumus. 2. Novērtējiet organizācijas gatavību un globālās stratēģijas AI ieviešanai. 3. Nosakiet atšķirības starp mākslīgā intelekta inovāciju un klīnisko pielietojamību. 4. Izstrādājiet uz pierādījumiem balstītu sistēmu ētiskai, mērogojamai AI integrācijai veselības aprūpē. Pētījumā tiek izmantots jaukto metožu pētījuma dizains, tostarp kvantitatīvā aptauja, ekspertu intervijas un gadījumu izpētes analīze par IBM WFO izvietošanu dažādos starptautiskos kontekstos, izmantojot statistisko, tematisko, SVID analīzi un trūkumu analīzi. Pētījums atklāj, ka ar izpratni un piekļuvi AI rīkiem vien nepietiek, lai tos pieņemtu. Tā vietā panākumi ir atkarīgi no spēcīgas datu infrastruktūras, klīnicistu iesaistīšanās, organizācijas saskaņošanas, ētiskās uzraudzības un pastāvīgas novērtēšanas. Pamatojoties uz šiem atklājumiem, promocijas darbs iepazīstina ar AI-HI CARE ietvaru, kas ietver sešus stratēģiskos pīlārus: datu stratēģiju, kapacitātes palielināšanu, AI integrāciju, izmaiņu pārvaldību, ētisko uzraudzību un nepārtrauktu novērtēšanu. Šī promocijas darba rezultāti palīdz atrisināt sadrumstalotu un nekonsekventu AI ieviešanas stratēģiju empīrisko problēmu veselības aprūpē. Pārvēršot IBM Watson onkoloģijas mācības strukturētā un pielāgojamā ceļvedī, šis pētījums pievēršas plaisai starp AI izstrādi un praktisko ieviešanu. Maģistra darbs sastāv no 106 lappusēm, 3 pielikumiem, 40 attēliem un 17 tabulas. Atsauču sarakstā iekļauti 84 akadēmiskie un politikas avoti.The title of the master’s thesis is “IBM Watson Experiment: Developing a Strategic Framework for AI-Driven Healthcare.”

Relevance of the Topic The increasing use of AI within healthcare has highlighted the importance of frameworks that support ethical considerations, improve efficiency, and enhance adaptability. IBM Watson for Oncology (WFO), an early AI application, found it difficult to interface with clinical environments, lacked transparency, and conflicted with local prevailing medical practices. This paper defines and solves major disconnects between AI and clinical deployment by analyzing the case of WFO. The aim of the research is to build a practical model that enables ethical and context-driven adoption of AI tools in healthcare by using IBM’s “Watson for Oncology” as a case study and grounding it in empirical findings. The study focuses on four objectives: 1. To analyze the factors behind WFO’s limited clinical success. 2. To assess organizational readiness and global strategies for AI adoption in healthcare. 3. To identify gaps between AI innovation and clinical applicability. 4. To design an evidence-based framework for ethical, scalable AI integration in healthcare. The main research questions are 1. What key factors contributed to the limited success of IBM Watson for Oncology in clinical practice? 2. What organizational processes are necessary to evaluate AI readiness in healthcare settings? 3. What key insights emerge from this study and its empirical findings to design a strategic framework? 4. What elements must be included in such a framework to ensure ethical, scalable, and localized AI adoption? The study applies surveys, expert interviews, and case study analysis of IBM WFO deployments in diverse international contexts using statistical, thematic, SWOT, and gap analysis as part of the method design. The research reveals that awareness and access to AI tools alone are not sufficient for adoption. Instead, success depends on strong data infrastructure, clinician involvement, organizational alignment, ethical oversight, and ongoing evaluation. Based on the findings, the thesis introduces the AI-HI CARE Framework, comprising six strategic pillars: data strategy, capacity building, AI integration, change management, ethical oversight, and continuous evaluation. The results of this thesis contribute to solving the empirical problem of fragmented and inconsistent AI implementation strategies in healthcare. By translating lessons from IBM Watson for Oncology into a structured and adaptable roadmap, this research addresses the gap between AI development and practical deployment. The master’s thesis consists of 106 pages, 3 appendices, 40 figures, and 17 tables. The reference list includes 84 academic and policy sources.