O Big Data e o aprendizado de máquina na área da saúde oferecem benefícios que podem remodelar a forma como a assistência médica é fornecida em todas as etapas da jornada do paciente. Os setores de saúde privado e público estão investindo em tecnologias que podem liberar o potencial do Big Data e da análise. A ciência computacional pode ser usada para melhorar os cuidados de saúde do paciente e detectar padrões em saúde pública ou mapear biomarcadores em populações vulneráveis. O Google Analytics pode mapear surtos de epidemias ou rastrear vias de doenças em escala global.

A imunoterapia contra o câncer, por exemplo, usa o sistema imunológico do paciente para impedir que as células cancerígenas se espalhem. Historicamente, apenas pequenos subconjuntos de pacientes se beneficiam da imunoterapia. O aprendizado de máquina pode modelar vias de imunogenicidade em grandes populações. Os dados para facilitar esse tipo de modelagem preditiva estão espalhados por uma grande variedade de modalidades – genética, sintomas clínicos, padrões demográficos, espectros de resposta imune e pesquisas sobre inibidores de ponto de checagem. A modelagem computacional, usando grandes conjuntos de dados, pode reunir essas cadeias e auxiliar na tomada de decisões clínicas.  

Por todo o seu potencial para gerar novos conhecimentos e soluções para problemas de saúde, o Big Data também traz preocupações sobre privacidade, ética e um crescente grupo de interessados. As empresas de mídia podem ter dados que podem ser usados ​​para modelar os gastos com saúde pública ou o impacto do contágio nas populações urbanas, mas esses dados podem estar inacessíveis para os pesquisadores da área da saúde. Há desafios para a evolução do ecossistema de Big Data principalmente na confidencialidade de pacientes individuais, governança de estruturas de dados para serviços de saúde sensíveis, como HIV ou doenças mentais, e contestada propriedade de grandes conjuntos de dados derivados de múltiplos domínios, públicos e privados. A segurança de dados e dispositivos usados ​​para coletar e analisar dados de assistência médica é altamente problemática. A tecnologia sozinha não resolverá os problemas do Big Data na área de saúde.

Em 2017, foi criado um projeto financiado pela UE (BigData @ Heart) para compartilhar evidências clínicas, novas estruturas e outros dados sobre doenças cardiovasculares. A intenção do projeto é criar uma plataforma de informática de acesso aberto para fibrilação arterial e insuficiência cardíaca em geral que possa ser disponibilizada para especialistas em cardiologia em todo o mundo.

Big data e modelagem computacional abrem novas formas de criar conhecimento em saúde e gerenciamento de doenças em uma escala que não era possível antes. À medida que as tecnologias evoluem, os benefícios e os riscos também devem ser explorados pela ampla gama de partes interessadas envolvidas no setor de saúde global.