在数字时代，新的数据系统被开发出来，以提高统计数据、改善医疗保健和药物输送，以及改善临床决策中健康信息的报告。数据科学在医疗保健领域以三种方式取得了最新和最快的进展：
首先，是使用大数据结合大型和复杂的数据集，包括电子医疗记录、社交媒体、基因组信息以及来自无线健康设备的数字身体数据。其次，是新的开放获取努力，旨在利用临床试验、研究和公民科学来源的数据共享。最后，在分析技术方面，尤其是大数据，包括机器学习和人工智能，可以改善系统性和非结构化数据分析。
随着新数据集的开发、分析和日益可用，出现了一些关键问题，包括非正式数据处理的质量如何？使用未保存的方法在数据处理中与传统软件和硬件是否会导致数据碎片化和非生产性分析？医疗保健系统是否能够处理大量数据，特别是来自新的和基于社区的来源？医生和研究人员是否能够从新的开源和更大的数据统计中学习？最后，他们如何获得在数据科学中构建信息翻译的技能？
疾病预防和预测医学是改变医疗保健的最佳方式，通过识别风险并推荐预防计划，以防止健康风险成为重大问题。通过与其他跟踪设备一起佩戴，关注历史模式和遗传信息，可能能够在问题失控之前看到问题。数据科学分析方法从历史数据中学习，并准确预测结果。它们处理患者数据，理解临床笔记，发现相互作用、症状关联、一般形容词、习惯、疾病，并进行预测。考虑到某些生物因素如基因组结构或临床变异的影响，以预测特定疾病的发生。常见的原因包括预测疾病进展或预防以降低风险和副作用。主要好处是提高患者的生活质量和医疗条件的质量。
Omada Health是一家数字医疗公司，使用智能设备创建定制的行为计划和在线培训，帮助预防慢性健康状况，如糖尿病、高血压和高胆固醇。在心理健康方面，加拿大的新创公司Awake Labs正在追踪患有自闭症的儿童的数据，提前通知父母。
据国家科学院、工程院和医学院估计，大约有1200万美国人收到错误的诊断，有时会导致危及生命的后果。医疗保健部门从数据科学应用于医学思维中获得了巨大的好处。这个领域有很多研究，其中最好的研究之一是发表在《生物医学研究国际》上的《大数据分析》。根据这项研究，流行的思维方法包括磁共振成像（MRI）、X射线、计算机断层扫描、乳房X光摄影等。许多方法被用来处理这些图像的变化、调整和大小。
为了提高图像质量、高效提取照片中的数据并提供更准确的翻译，进行了更多的改进。深度学习算法通过从以前的例子中学习并建议更好的治疗方案，提高了诊断的准确性。IBM估计，医学图像包含大约90%的总医疗数据。医生使用成像疗法来更清晰地理解身体部位，并评估其他器官的功能，以诊断和治疗任何紊乱或疾病。从这些图像中获得的洞察力可以改变患者的治疗。