L'un des potentiels de l’IA dans l'environnement de la santé réside dans sa capacité à reconnaître et à corréler les facteurs biologiques ou physiologiques dans de grandes quantités de données.

Grâce à l'extraction d'informations à partir d'un grand nombre de pratiques cliniques et de recherches médicales, l'IA peut aider à établir des corrélations personnalisées sur les risques ou fournir aux médecins une aide à la décision optimale.

L'accès aux données de santé est un enjeu majeur pour le développement de l’IA en France.

Il n'existe pas de cadre simple pour accélérer la disponibilité des données. En France, en juin 2018, le ministère de la Santé a lancé une mission, le « Health Data Hub », pour faciliter l'utilisation des données à des fins de recherche et d'innovation. Pour faire face à ce problème, l'Institut DATAIA a financé le projet de recherche « MissingBigData » en 2018, qui vise à aborder le problème des données manquantes sous un angle différent et à proposer de nouveaux modèles plus puissants à partir d'échantillons de données plus importants pour imputer les valeurs manquantes.