隨著生物檢測技術的發展和IT技術的進步使得醫療大數據的獲取、分析和應用成為了可能，人們也逐漸認識到大數據里蘊含重大的寶藏。對醫療大數據的合理使用和挖掘可以有效降低醫療成本、促進科技進步。
與此同時，國家也將健康醫療大數據的發展列入了國家大數據戰略布局中去，并出具了一系列相關政策，在2015年9月發布的《促進大數據發展行動綱要》中提到要發展醫療健康服務大數據，構建綜合健康服務應用；在2016年6月發布的《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》中提到，規范和推動健康醫療大數據融合共享、開放應用；在《“十三五”全國人口健康信息化發展規劃》和《“健康中國2030”規劃綱要》中提到加強健康醫療大數據應用體系建設，推進基于區域人口健康信息平臺的健康醫療大數據開放共享、深度挖掘和廣泛應用；在2016年10月21日啟動了國家健康醫療大數據應用及產業園建設國家試點工程。2018年9月13日，國家衛生健康委印發了《國家健康醫療大數據標準、安全和服務管理辦法》，從醫療大數據標準、醫療大數據安全、醫療大數據服務、醫療大數據監督四個方面提出指導意見。
在當今數據爆炸的背景下，科丞提出“數據認知生命，科學拯救健康”的戰略思想，搭建了集多組學生物信息學分析、機器學習、深度神經網絡和大數據存儲為一體的人工智能數據平臺。
科丞人工智能數據平臺擁有足夠支撐數十萬人群隊列大數據分析和存儲的HPC高性能運算集群，同時擁有完善的經驗豐富的健康大數據分析人才團隊，其中包括如：后端集群運維工程師、并行計算架構師、生物信息研發工程師、機器學習算法工程師等?；诖藘炐愕膱F隊能力，科丞通過對健康大數據的有效挖掘，為公司提供了極高的行業壁壘。如：
①對數據的關系型分析（聚類分析、關聯分析和回歸分析等）找到有意義的藥物靶點和作用機制，發現對調節身體免疫系統有幫助的小分子化合物或代謝物等。
②對數據的描述型分析發現不同人群、不同年齡段、不同身體指標群體的免疫系統的差異，提供有效的健康管理建議，讓客戶對自己身體的檢測指標有全方位的認識，預防疾病的發生。
③對數據的預測性分析是基于公司積累的醫療健康大數據，挖掘高權重的疾病標志物，利用分類算法進行模型訓練，構建人工智能分類器。該模型可以根據客戶的醫學檢驗指標，對其身體健康情況進行打分，對其患病概率進行預測，從而制定個性化的健康管理方案，以達到“未病先治”的目的。
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