應對冠狀病毒疫情
醫療機構必須迅速適應冠狀病毒疫情帶來的變化。他們不得不重新考慮藥品供需管理、重新安置患者，以及擴大醫療機構規模，以應對患者數量的不斷增長。許多醫療機構借助大數據成功應對了這一局面。數據科學和分析也有助于預測可能的病例數量，并根據現有數據得出圖表。在過去的一年中，醫療機構接收到的數據一度非常龐大，沒有大數據的幫助很難管理。這些方案中的數據和人工智能干預有助于確定人群中誰有更高的冠狀病毒傳染風險，以及確定疫苗的有效性。在疫情之外的其他時候，醫院也可以預測所服務的患者人數。
電子病歷
將客戶的數據分析集成整理成為表單對醫療機構來說有利于為患者提供更好的意見。該檔案將包括患者的所有病史，以避免在診斷過程中對病因信息的誤解。當然，如果數據沒有受到醫療機構的最大程度的保護，則這個應用程序將具有很大的風險，因為存在患者的敏感信息。但是，數據科學本身通過防止未經授權的訪問來提供數據安全性。
提醒醫生并提高患者參與度
如果醫生能夠實時跟蹤患者的健康狀況，那么在關鍵階段之前控制病情將變得更加容易。云平臺中的數據存儲可以支持這一應用。當患者即將進入任何關鍵階段時，它將向醫生和醫療保健人員推送通知。可穿戴式物聯網設備可提高患者參與度，從而提供更好的服務。在監測患者心率和血壓等各項指標方面都變得更加容易。
戰略規劃和預測分析
這種應用主要是為了識別那些不可能一目了然的問題。它還對數據進行了更大規模的分析，并確定了引發冠狀病毒疫情的原因。醫療機構呼吁更多民眾前往醫療中心進行檢查，并預測一些患者未來是否具有致命的風險。
遠程醫療
借助人工智能、機器學習和大數據，當今可用的數字平臺無需親臨現場即可提供醫療保健。醫生可以通過實時數據傳輸來遠程實施手術。現在通過這種應用，可以將尋求醫療建議的過程數字化。由于該過程加快了速度且相當準確，因此還節省了大量時間。
醫學影像評估
隨著將大數據分析引入醫學圖像評估中，醫生和放射科醫生的工作變得更加輕松。可以通過機器學習檢測圖像，使醫學專家的分析現在更加高效，并且不會遺漏任何對錯誤診斷至關重要的微小信息。大數據技術很擅長運用病理學和解剖學的基礎知識。
對于某些疾病的預防和保健
在使用數據獲取見解之后，可以提高殘障人士和患者的生活質量。在許多癌癥病例中，醫生可以預測腫瘤的生長，并降低與其相關的風險。可以在早期階段進行檢測，并且該領域仍在進行大量研究。用于糖尿病治療的可穿戴設備也加快了應用步伐，它可以跟蹤患者的身體基本機能，并建議改變生活方式。研究人員還可以使用大數據應用程序在早期階段檢測艾滋病毒，并為艾滋病患者提供更好的醫療和護理服務。
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