痴呆症目前无法治愈，但早发现早干预可以显著降低该病对病人及护理者生活的影响。因此，从2012年开始IBM研究院就开始跟学术和医疗机构合作，试图找出更快、更容易地发现引发该病症潜在风险的办法。他们想到的载体是—智能手机/平板电脑。
痴呆症是一种常见的老年疾病。得了这种病的人在认知能力衰退速度方面要比正常衰老的人快很多。令人担忧的是，随着全球人口朝着老龄化趋势发展，这种病的病例增长速度也在加快，预计到2050年将会增长到目前的3倍。
目前，检测痴呆症的主要手段是核磁共振、验血和尿检等，这些手段均需要潜在患者到医院才能进行检测。而很多老人往往对去医院持抗拒的态度，等家属好不容易说服他们去医院时，往往已经错过了早期发现的机会。
为了尽早发现痴呆症症状，研究人员决定简化和便利化这一检测过程。他们的办法是利用移动app和IBM的人工智能机器Watson。
这款app会展示一些图片提示，问用户一些问题，然后记录用户的声音。问题包括要用户重复刚才听过的句子，倒数计数，描述图片，然后让用户在半分钟内尽可能说出自己知道的动物名字。有些问题则是考察描述和记忆能力的，比如说出某件伤心事或者回忆昨天早上发生的事。这些看似随机的问题实际上是一系列的神经心理学测试，每一问题会用来评估大脑的不同能力。通常这种测试需要受过训练的临床医生的参与，整个过程大约需要半小时，而他们的项目实现了这一过程的自动化，并把测试时间缩短到5分钟。
其奥秘在于背后还有一位大医生—IBM Watson的参与。
用户的回答记录将会被上传给Watson。然后Watson会对记录进行算法分析。最近几年，研究团队已经积累了成百上千份患者资料，这些资料被分成了3组，一组是控制组，即声称自己失忆但又没有明显异常的老人；一组是痴呆症前期，即出现轻度认知功能障碍的人；以及早期痴呆症。
在一般的诊断过程中，临床医生是要根据受试者的回答内容来判断症状的。但是Watson医生的诊断则避开了说话的内容，而是对说话的语调、字间的停顿、出现犹豫的数量以及说话的连贯性等进行分析。因此，这个过程省去了人工判断的环节，极大提高了诊断效率。其诊断的准确率达到了85%，尽管尚不能用作正式的诊断手段，但却可以有效地帮助医生了。
目前，IBM的这项技术已经在参与研究的欧洲医生中得到运用。但是要想成为真正的产品，还需要经历严格的法律和监管审查。但是，这已经展示了机器的认知能力的进步—对人类退化的认知能力的认知，这似乎是人工智能的一个很深的隐喻。