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健康数据不仅具有个人数据的普遍特点，还有一些其他个人数据所不具有的特点。与其他行业数据比较，医疗行业数据既重要又特殊，不仅与人的健康、疾病和生命息息相关，而且具有更复杂的外部性
，影响相关产业及国家安全。
健康数据尤其是医疗数据向来被视为敏感数据，几乎世界上所有国家和地区都对其进行保护。同时，该数据也是商业价值最大的数据之一，可以用于健康管理、健康保险产品开发，因此金融行业、就业市场也对该数据感兴趣。另外，除了包含患者隐私信息，医疗数据也包含了大量关于医院运转、诊疗方法、药物疗效等方面的信息。这些信息都很敏感，某些可能会涉及商业利益
，如保险理赔、医疗纠纷处理等，如果对数据分析结果解释不严谨，也可能会引发争议，甚至导致法律纠纷。
健康数据有多种格式类型，如文本、数字、图片、视频、音频等。放射科的都是影像图片，而电子病历则主要包括文本和数字数据。电子健康记录包括结构化数据和非结构化数据，其中医嘱、影像等属于非结构化数据。健康数据收集技术的发展日新月异，可获得的健康数据将越来越多，不仅包括人们的身体机能和主观情绪，还能掌握人们的基因组，以及越来越多发生在人们身体内部的事情。例如，Proteus公司开发了一种智能药片，吞咽进入体内后，将巧妙地由人们自己的胃酸提供动力，检测并发送有关消化系统的实时数据。这些数据的采集和使用能大大改善人们的健康状况，但是如果被泄露出去，也会给患者带来很多困扰。
大部分健康数据有较高的专业性，需要专门的机构或者仪器，以及专业的操作人员才能完成采集工作，如CT扫描、拍摄X放射片，非专业人员及机构几乎无法完成此类数据采集工作。尽管目前很多医学检测技术的发展趋势是便携化、易操作，但高质量的检测数据仍然只有专业机构可以获取。
健康数据的处理也需要专业人员或者是具有专业知识的人员参与。第一，医疗健康数据中，包含了大量的医学用语。中华人民共和国国家标准《疾病分类与代码》（GB/T 14396—2016）中记载的疾病名称有32000余种，并且，随着科学和医学的发展，随着人们对自身认识的深化，这一标准及等效国际标准还在不断补充完善中。第二，医疗健康数据中，包含了大量非结构化数据，这些诊断、医嘱及影像资料，都需要有专业人士参与才可能正确地进行处理，并且进一步结构化。
健康数据的分析也需要依赖专业人员和专业知识。医疗健康数据是不同临床诊疗过程中的产物，临床诊疗本身极其复杂，所产生的数据之间关系复杂，也很容易受到各种因素的影响，致使某些数据带有偏倚性。
进一步地说，医院之间在很多方面是会有差别的，除了病人的个体特征和疾病程度，医院的诊断和治疗水平、医疗数据的记录和编码水平等也有所不同。在进行健康数据的分析时，忽视这些差异，就有可能导致错误结论。而这些错误结论一旦应用于临床诊治工作，就可能会对临床实践造成巨大损害。
即使在一家普通的专科医院，医疗数据也往往存储在多个地方或者多个信息系统，如门诊记录可能储存在电子病历系统中，X光片可能储存在放射科的设备专用系统中，药品目录可能存储在药房系统中。有些医疗设备的原数据只有其配套的软件可以识别，导出后的数据需要经过格式转换才能识别。因此，医院很难将原数据聚合到单个中央系统中。
一方面，人们的健康状况是一个动态的过程，随时在发生变化，过时的数据价值大打折扣。另一方面，医学一直在进步，一些疾病的诊断方式、方法、标准等更新很快。随着更多地了解身体的运作方式，人们对健康与疾病的衡量标准和方式在不断变化，因此，健康数据时效性很强，数据处理者和使用者都倾向于使用实时数据。