大數據已經成為人工智慧發展很重要的一部分，台灣發展人工智慧，最具有世界競爭優勢的是健康大數據，因為台灣具有詳細、優質而且格式統一的健保資料庫。臺北榮民總醫院主任吳肇卿表示，雖然台灣的健保資料庫具有許多優點，研究成果也對於臨床病患照護有很多貢獻，但健保資料庫有許多研究上的限制，例如：診斷碼不見得正確、沒有病歷資料、沒有檢驗結果、沒有影像以及病理報告等。
為彌補健保資料庫的相關缺點，建構醫療機構內部的健康大數據以結合健保資料庫，已經成為近幾年各大醫學中心的重要基礎建設，包括：台大醫院、長庚醫院、北醫附設醫院、中國附醫等醫學中心，均紛紛建置醫療機構的健康大數據中心，以進行相關研究，並發展智慧醫院。
臺北榮總大數據中心主任吳俊穎表示，健康大數據研究很適合進行國際合作，各個國家可以將許多真實世界的大數據整合，以互相印證彼此的研究成果，讓研究成果可以很快應用於臨床病患照顧。臺北榮總大數據中研究團隊與美國史丹佛大學合作研究發現，慢性B型肝炎患者並非一定終生帶原，平均追蹤10年，有1成多的患者B型肝炎會消失，進而成為終身免疫的狀態。
吳俊穎研究團隊與臺中榮總李騰裕教授合作，研究台灣204,507位慢性B型肝炎患者，發現服用阿斯匹靈可以有效減少肝癌的發生風險。除了過去發現的抗病毒藥物、二甲雙胍、史達丁藥物等可以減少肝癌發生風險之外，最新的研究發現，阿斯匹靈可以更進一步有效減少肝癌的發生。
吳俊穎研究團隊與輔大醫院研究部主任許耀峻教授，以及香港中文大學合作，以台灣23,851位慢性B型肝炎患者來發展肝癌風險預測模式，再以香港19,321慢性B型肝炎患者加以印證，發現肝癌發生的風險，被正確預測的準確度超過8成，目前正結合臺北榮總大數據中心相關資料，以人工智慧發展更精準的預測模式，期待未來肝癌可以被精準預測。
