빅데이터는 모든 산업에서 데이터를 관리, 분석 및 활용하는 방식을 변화시켰다. 변화에 적용될 수 있는 가장 유망한 분야 중 하나는 의료 시스템이다. 

의료 분석은 치료 비용을 줄이고 전염병 발생을 예측할 뿐만 아니라 예방 가능한 질병은 피해 삶의 질을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가진다. 인간의 평균수명은 전 세계 인구에 비례해 늘어나고 있다. 이는 오늘날의 치료 방법에 새로운 시도와 도전을 필요하게 한다. 

평균수명이 높아짐에 따라 의료 시스템, 치료 모델이 달라지고 있으며 이러한 변화의 대부분은 데이터에 의해 주도된다. 새로운 빅데이터 시대는 의료 서비스에 상당한 영향과 혜택을 준다. 우선 환자는 빅데이터 기술로 자신의 현재 상태와 필요한 치료 등에 대해 더욱 자세하고 쉽게 알 수 있으며, 의사는 환자에 대한 접근성이 높아지고 더 많은 데이터로 예측 분석 등을 예리하게 진단할 수 있게 된다. 의학 연구원은 더 나은 시스템이나 알고리즘을 개발할 수 있고, 제약 회사는 치료 결과와 시장 통제를 잘 평가하며 의료 기기 회사는 더 안전하고 세심한 의료 기기를 만들 수 있을 것이다. 또한 재무 관리자는 정확한 지불 방식을 적용할 수 있고, 정부는 비용을 줄이기 위해 데이터를 사용해 사회문제를 처리할 수 있으며, 소프트웨어 개발자는 시스템을 개선할 기회를 갖게 된다. 이렇게 의료 기관의 첫 단추부터 마지막 단추까지 빅데이터는 엄청난 영향을 미칠 수 있다. 

비즈니스 기업가와 마찬가지로 의료 전문가도 방대한 양의 관련 데이터 수집이 가능하며, 의료 분야에서 빅데이터 분석을 적용하면 많은 생명을 구하는 긍정적인 결과를 가져올 수 있다. 빅데이터는 모든 것을디지털화해 생성된 방대한 양의 정보를 의미하며 특정 기술에 의해 통합되고 분석된다. 인구 또는 개인의 특정 건강 데이터를 사용하고 잠재적으로 전염병 예방, 질병 치료, 비용 절감 등에 도움이 된다. 

실제로 수년 동안 의료용으로 방대한 양의 데이터를 수집하는 것은 많은 비용과 시간이 소요됐다. 연구를 하기 위해 대학 도서관의 저널 기사를 통해 크롤링하며, 많게는 몇백 명의 환자로부터 직접적으로 정보를 추출해 병 예후의 연관성을 찾았다. 또한 환자의 치료를 위해 수많은 병원 차트를 물리적으로 연구하고 진단해야 했다. 오늘날의 기술을 사용하면 이러한 데이터 수집뿐 아니라 더 나은 치료를 제공하는 데 필요한 관련 데이터와 기술을 발견하는 것이 더욱 쉬워진다. 이것이 의료 데이터 분석의 목적인데 데이터 기반 결과를 사용해 더 늦기 전에 병을 예측하고 치료하는 동시에 방법과 사례를 더욱 빠르게 평가하고 추적하며 환자 역시 자신의 건강에 대해 자세하게 알 수 있도록 참여시킨다. 

일례로 호주 퀸즐랜드 암 연구소에서 유방암 진단을 받은 2만 명의 여성을 확인, 그들의 데이터를 퀸즐랜드 병원 입원 환자 데이터 및 호주 국민 사망 지수 데이터와 비교 분석한 연구 결과가 발표됐다. 30년 전 500개의 병원 차트에서 데이터를 추출하는 데 셀 수 없이 많은 시간이 걸렸던 것과 달리 2만 개 기록에서 정보를 얻는 데 걸린 시간은 비교할 수 없을 정도로 빠르고 정확했으며 비용 또한 절감됐다. 

의사는 환자에 대해 많은 것을 이해하고 조기에 위험 신호를 포착하길 원한다. 또한 가능한 한 질병이 발생하기 전에 예방하는 것이 최선이라고 믿는다. 의사나 환자 입장에서 초기 단계에 질병을 치료하는 것이 훨씬 간단하고 비용이 적게 들기 때문이다. 또한 많은 조건의 생존 가능성을 결정하는 가장 큰 요소는 병이 얼마나 빨리 감지되느냐이다. 빅데이터를 활용해 디지털 건강 기록으로 환자를 보고 해당 데이터에 예측 알고리즘을 적용함으로써 의사는 위험에 처할 수 있는 상태를 상대적으로 확실하게 예측할 수 있다. 수집 가능한 데이터가 많을수록 예측이 더 정확해진다. 물론 빅데이터로 모든 암 또는 병을 예측할 수는 없다. 그러나 병에 걸릴 위험이 있는 환자를 예측하는 데 사용할 경우 조기 발견에 굉장한 도움이 될 것이다. 

최근 기술의 발전은 의사가 정보를 수집하고 환자에게 수술이 필요한지 결정하는 방식, 심지어 이러한 절차가 수행되는 방식까지 변화시켰다. 입원 및 외래 환자 포함해 매년 수백만 건의 수술이 발생한다. 빅데이터를 통해 전 세계 의사들은 수행하는 모든 수술 절차와 성공 또는 실패 확률에 대한 데이터베이스를 얻을 수 있고, 이 데이터베이스는 실시간으로 업데이트돼 효율성을 높이고 새로운 기술이 발견되고 완성됨에 따라 더 많은 생명을 구하거나 치료를 더욱 간단하고 쉽게 바꿀 수 있다. 이런 새로운 기술과 정보는 수술 합병증을 줄이는 데도 사용된다. 연구에 따르면 약 5%의 환지가 관절 손목 수술 후 여러 합병증을 경험했는데, 빅데이터로 수집한 수술 정보를 통해 잠재적으로 이 수치를 1% 미만으로 줄일 수 있었다. 

또한 빅데이터는 의사가 환자 치료 시 발생 가능한 오류를 크게 줄일 수 있다. 특정 약물 사용의 데이터를 분석해 각 환자에게 올바른 약물을 처방할 수 있도록 돕기 때문이다. 이러한 유형의 소프트웨어는 하루에 수많은 환자를 진료하는 의사에게 발생할 수 있는 실수나 오류 등을 바로잡는 데 정말 효율적일 수 있다. 
정보가 많을수록 보다 세분화된 진단이 가능해져 더욱더 정확한 치료의 기회가 생긴다. 현재 더 나은 임상 지원, 환자 모집단 관리 및 치료 비용 측정을 제공하는 데이터 분석 도구가 사용되고 있다. 이러한 시스템 중 상당수는 수십억 개의 자료를 포함하는 광범위한 데이터베이스를 구축한 다음 필터링 알고리즘을 적용해 모든 정보를 신속하게 분석하는 것이 가능하다.