El volumen y la complejidad de los datos ha aumentado enormemente en las últimas décadas, lo que ha llevado a la necesidad de nuevas herramientas y técnicas para su gestión y análisis.

Las técnicas de inteligencia artificial, especialmente el aprendizaje automático, son esenciales para analizar y obtener información útil de los grandes volúmenes de datos que se recopilan en el mundo actual. De manera simplificada, se podría decir que el Big Data proporciona la "información" y la IA proporciona la "inteligencia" para entender esa información.

En el campo de la salud, el uso del Big Data ofrece enormes posibilidades para mejorar la atención médica, la investigación y la toma de decisiones basadas en evidencia. Que los datos sean además liberados y accesibles, especialmente los generados por organismos públicos, potencia aún más los beneficios, además de mejorar la transparencia y rendición de cuentas de dichos organismos.

Con el correcto procesamiento de estos datos es posible descubrir patrones y tendencias que pueden conducir a nuevos avances médicos y farmacológicos, proporcionar diagnósticos y tratamientos más precisos, identificar los factores de riesgo de ciertas enfermedades, crear nuevas aplicaciones y herramientas que mejoren la atención médica y en definitiva, mejorar la gestión de la salud pública.

Sin embargo, es fundamental reconocer y abordar las limitaciones y desafíos que supone el uso de datos masivos en este ámbito, especialmente para proteger la privacidad de los individuos, al tratarse de datos muy sensibles.

Por ello, las consideraciones éticas son fundamentales para garantizar la integridad, el respeto y la protección de los derechos de los individuos en el ámbito de la salud, y promover la confianza y la equidad en la atención médica y la investigación.

De esta forma, es necesario establecer marcos normativos y mecanismos de control que protejan los derechos y la privacidad de los individuos, al tiempo que fomenten la innovación y el avance de la atención médica.