En ökad användning av teknologi inom det medicinska fältet har öppnat möjligheter att använda patientdata i nya medicintekniska produkter. Genom användningen av sensorer och appar har det skapats en stor mängd patientdata. I detta sammanhang har begreppet big data inträffat. Dock finns det ingen tydlig definition för att beskriva big data eftersom det inte finns någon gräns för mycket data som krävs för termen. Syftet med denna undersökning är att granska om och i så fall hur medicinsktekniska företag anpassar sin projektplanering med hänsyn till möjlig användning av big data. Målet är också att studera de problem och möjligheterna som kan uppstå kring användningen av big data. Undersökning består av en litteraturundersökning av medicinteknik, projektledning och big data. Den andra delen av undersökningen är genom semistrukturerade intervjuer. Två intervjuer gjordes med olika respondenter som arbetar inom medicintekniska projekt. Projektledning har varierande modeller för olika faser i ett projekt. Förstudien är en viktigt fas speciellt om det är ett stort och komplex projekt. Att genomföra en noggrann förstudie gör det enklare att upptäcka problem och möjligheter i projektet. Även lagar och olika klassifikationer av medicintekniska produkter måste tas hänsyn till eftersom produkter kan orsaka positiva och negativa effekter på samhället och individer. Resultat av denna studie visar att det inte är någon speciellt anpassad förstudie i företaget för att hantera big data i medicintekniska projekt. Däremot sker en planering som är antingen lik eller en variant av modellerna från litteratur undersökningen. Fortsatt arbete med implementering och ett bredare perspektiv på projektlednings modeler kan vara till nytta för att slutföra big data orienterade projekt. Lagstiftande av medicinsktekniska produkter skapar tidskrävande problem i utvecklingsfasen eftersom en CE-certification krävs. Med användandet av teknologi kan företag undvika problemet av att utvärdera klassificerad patientdata genom att analysera annan information och på så sätt undvika hög klassificering av den medicintekniska produkten. / A growing use of technology in the medical field has created an opportunity to use patient data in new Medtech products. Through the use of sensors and apps it has created a vast amount of patient data. In this context the concept of big data has occurred. However there is no clear definition to describe big data because there is no limit of much data is required for the term. The purpose of the research project is to examine if and how companies in Medtech adapt their project planning in regards to a possible use of big data.The purpose is also to study the problems and opportunities that may occur in the use of big data. The study consists of a literature study on Medtech, project management and big data. The second part of the research is through semi-structured interviews. Two interviews have been conducted with different respondents that work with Medtech projects. Project management has various models for different phases of the project. The preplanning phase is an important stage especially if it’s a big and complex project. By carrying out the pre-planning it is easier to detect problems and opportunities in the project. Also laws and different classification of Medtech products needs to be considered due to the product may have positive and negative effects on society and individuals. The results of this study shows there is no special adapted pre-planning in the company to handle big data in MedTech projects. However, the planning that occurs can be either similar or a different variant of the models from the litteratur research. Further work in implementing and broadening the perspective on the project management models can benefit the completion of big data oriented projects.  The legislation of medical devices creates a time consuming problem in the developing face because of the need for CE-certification. With the use of technology, companies are able to bypass the problem of evaluating classified patient data by analyzing different information and thus avoid high classification of medical products