隨著全球人口成長、高齡化趨勢，帶動醫療照護相關產業呈現高度成長，以ICT技術結合傳統醫療器材與照護服務之智慧醫療需求湧現，如何透過Big Data（巨量資料）分析，將使醫療健康照護應用更完善。
而物聯網產業於該領域應用，主要為醫療保健監控，如於住所各處安裝傳感器、提醒用藥、用電安全、一氧化碳偵測、自動傳感器來監測獨居老人，並在床上及躺椅上備有健康監測器與自動發出告警給醫療單位等多元化發展。尤其手機與電腦等產品已成為人們生活必需品，智慧裝置的普及率更是快速成長，因此藉由NB、平板或智慧型手機使用於各種照護服務，已成為未來健康照護的應用模式之一。
由於個人健康監測、家庭居家照護，甚至到提供給醫院與疾控中心健康數據搜尋之相關服務，都牽涉到龐大資料傳輸，若妥善運用該資料庫，就能從中找到改善醫療制度，包括哪些藥物有濫用情況、特殊用藥等，以增進民眾健康。而在醫療照護上，利用社區醫療體系以家庭醫師作為核心，結合社區基層醫療院所和社區資源，進行以社區為導向家庭醫業，達到建構優質醫療健康社會網路之目標。
Big Data具備大量、快速、多樣等特性，而如何能夠大量儲存並實行平行運算方法來處理，找出Big Data中蘊含的巨大價值將是未來ICT發展重心。
而Big Data分析在醫療健康照護應用廣泛，基本上不跳脫三大主軸，包括遠距醫療照護、實證醫學及個人化醫療。
遠距醫療照護
目前在遠距醫療照護發展上，多應用行動智慧裝置、可攜式醫療裝置及資通訊科技等軟硬體技術結合，強調在家視訊裝置將所測得數據傳送給醫護人員，同時傳輸資料亦會自動登錄於個人的電子病歷資料庫中，醫生可將電子處方籤傳送給病人，甚至與社區藥局連線，病人可直接到藥局取藥。
然目前面臨最大挑戰為實際應用與醫療界需求仍有落差，如何和終端使用者進行深入互動，不僅只是硬體設備布建完成，更重要的是何種資訊對醫療機構是有參考價值的，甚至如何透過平台和軟體的整合，在一開始設計時就將醫療體系需求銜接，甚至與社區醫院結合，才能將服務延伸。
基本上將病患資訊，包括用藥狀況、飲食習慣等上傳到雲端，透過Big Data分析技術，找出潛在危險因子，在病患進入診間後，可縮短醫生問診時間，精確地對症下藥，進而從生活中養成主動健康管理的好習慣，這些都是美好的願景。然而高科技和高感度（Hi-Touch）如何權衡，畢竟科技無法解決所有的問題，尤其科技難以取代人與人的接觸，對於病患來說更需要的是關懷、愛心和同理心。
實證醫學
在實證醫學方面，臨床診斷可作為臨床決策支援系統的輔助措施，透過Big Data分析技術，可分析疾病病程、臨床診斷等，協助分析病歷資料、臨床實驗數據與醫療文獻，其中醫師可透過系統分析比對，判斷是否符合醫學指引，藉以降低有可能發生的醫療事故與索賠事件，甚至可將過去的CT、X光及磁振造影等影像資料分析，結合醫療文獻資料，並建立專家資料庫，進而提升醫療的精確度。
在臨床診斷發展上，透過Big Data分析，可執行比較效果研究，將各類病患特徵資料、療效及成本費用資料進行整體分析，用以多方比較各種醫療成效高低，以向特殊疾病病患提出最具成本效益的治療建議，提升醫療服務成效。
個人化醫療
在個人化醫療方面，Big Data分析可應用於人類基因解碼及分子醫學研究，由於基因不同會影響對特定疾病的發生，以及對藥物反應的差異性。美國國家人類基因研究機構持續與Amazon合作，用Amazon的雲端服務系統進行人基因體計畫，目標分析橫跨不同族群的基因變異圖譜，以利於個人化醫療發展，並運用Big Data建立預測模型，協助研究及分類。
