Das Ziel der prädiktiven Medizin ist es, die Wahrscheinlichkeit künftiger Erkrankungen vorherzusagen, und durch gezielte Präventions- und Interventionsmaßnahmen das Entstehen von Krankheiten zu verhindern oder wenigstens hinauszuzögern.

Die wichtigsten die eigene Gesundheit beeinflussenden Faktoren sind auf persönliche Entscheidungen zurückzuführen. Die richtigen Signale zum richtigen Zeitpunkt können gewünschte Verhaltensänderungen bewirken. Allgegenwärtige digitale Technologien können hier einen entscheidenden Beitrag leisten, da Nutzer optimal erreicht werden. Gesundheitslösungen als mobile Apps können hierbei eine Säule eines lernenden und vernetzten Gesundheitssystems darstellen. Durch technologische Fortschritte werden neue Möglichkeiten Daten zu erfassen und zu speichern geschaffen, um die Evidenzbasis von Interventionen zu verbessern.

KI und ML basierte Algorithmen können handlungsfähige Interventionen vorhersagen, die langfristig der Genesung dienen bzw. die Gesunderhaltung verbessern. Somit können Mitarbeitende aus Gesundheitsberufen und auch die Patienten selbst proaktiv Lebensstiländerungen oder eine verstärkte ärztliche Überwachung einleiten. Damit Algorithmen verlässliche Aussagen treffen können benötigen sie eine große Menge historischer Daten, auf denen sie trainiert werden können. Datenströme aus elektronischen Patientenaktien (ePA) oder Daten, die direkt von Patienten erhoben werden (z.B. durch Wearables erhobene Vitaldaten), werden zunehmend für prädiktive Analysen verwendet. Aus diesen verknüfpdten Daten können auch neue Risikomuster erkannt werden oder Entscheidungsunterstützungssysteme für Behörden zur schnellen Erkennung oder Vorhersage des Ausbruchs von Pandemien oder anderen großen Gesundheitskrisen umgesetzt werden.