最早指出大数据时代到来的是全球知名咨询公司McCarthy：“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产力。挖掘和运用海量数据促进新一波生产增长和消费浪潮。”大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。美国科技研究公司IDC估测，数据一直以每两年翻一倍的速度增加着，这些数据含有重要的商业信息，已经深刻影响商业决策和社会行为。
这些数据各式各样，例如各种网站发表的图文资讯、这些资讯的浏览人群分布情况、这些人群的行为特点、这些特点的相关行业、这些行业的金融活动、这些活动的股票波动、这些股票对社会的影响、这些影响对图文资讯的贡献等等。重要的是这些数据之间可能存在着千丝万缕的内在关系，并且对社会日常行为的影响程度正在日益加深。通过分析这些数据可以获具有管理意义或商业价值的重要信息。关注大数据的一些公司例如IBM、Walmart、Target等通过分析大数据，对市场对象进行细分，然后量体裁衣般采取针对性行动;找出市场潜在需求并提高投入回报率;创造新兴产品和服务的商业模式。
同样，随着移动健康(MobileHealth)和移动医疗(MobileMedicine)时代的到来，来自人体生理和行为参数监护的数据日积月累构成个人大数据，含健康状况和疾病风险的重要信息。各种个人数据包括智能的生理生化及行为传感器数据、求诊咨询用药数据、浏览和讨论数据、日常生活作息数据、等等都能通过移动网络迅速透明地传输至云端服务器。分析这些数据能够得到个人较为完整的健康状态以及疾病预警信息，结合个人基因谱和完整病史数据，能够比临时求诊更准确地跟踪病程进展、判断短期风险和长期预后、进行更有效更个人化的临床干预和健康指导。
以心源性猝死为例，常发生在无心脏病史人群中，25-25岁男性社会精英占半数，约60%男性和45%女性首发冠心病表现就是急性心肌梗死和心源性猝死，25%表现为心源性猝死，心电记录与分析对早期预测最为有效，指标包括：室性心律失常、心室晚电位、QT间期和QT离散度、QT间期变异指数、T波电交替、心率振荡、J波和碎裂QRS波等。例如，室早后心率振荡正常为猝死低风险;QT离散度大则室颤风险高;T波电交替、室性心律失常、J波、碎裂QRS波均为猝死高风险。这些病例约一半有诱发因素，如：情绪激动，包括激动、紧张、愤怒;便秘时用力排便;身心过劳;暴饮暴食，如饱食富脂肪大餐、大量饮酒等;寒冷，如迎冷风疾走;手术等创伤;大量出汗或中暑;剧烈运动。这些诱发因素是否存在的信息可通过获取体态步态数据、血液生化数据、日志行程数据、体温环境温差数据等来估计。
这些数据已经能够通过网络化的随身心脏监护方便得到，并且分秒时刻日月积累，由云端计算动态地提供判断猝死风险的评估结论。一个人的数据量有多大?仅以心电数据为例，500sps的精度每秒钟产生1K字节的数据;每天5分钟的数据量为300K，一年约为100M字节，中国如果有1亿人得到随身心脏监护，每年产生的数据总量达10^16字节以上。实际随身心脏监护中，10分钟以上的心电监护很常见。这些数据的干扰噪声较大，获取其中有效信息需要采用统计信号分析(StatisticalSignalAnalysis)或数据挖掘(DataMining)等技术手段。
国际电信联盟对物联网(Internetofthings，IOT)的定义为，在互联网中以数字化标示和协议传输的虚拟化物品，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理物品之目的。移动医疗中的个人数据反映个人健康或病理状态的数字化后的理化特征，是为虚拟临床对象，与物联网中的物品不同的是，虚拟临床对象的信息处于不断更新中，其应用价值在于识别、监护、和管理个人的健康和病程。2012年，我提出“医联网(InternetofMedicalObjects，IMO)”的概念，面向临床对象而不是物品，以区别于物联网。医联网的社会意义在于：“随身人体参数监护，结合VPN网络以及基于云端高性能计算的诊疗应用，透明地连续监护患者的生理参数及其变化，而几乎不影响患者的日常活动，能大幅度降低患者由于病情恶化和并发症所致的主动求诊频度，降低住院带来的高昂费用和社会资源消耗，缓解中国医患紧张难题，极大扩展中心医院的有效病床数，显著提高患者生活品质和生存概率，使个人健康管理更加精细化和个体化，是‘低成本诊疗’的最为根本有效的途径，在老龄化社会尤为重要。”
当然，这些个人数据还有其他更多的用处，特别是一些机构会非常感兴趣，具有相当大的商业价值。不过由于个人数据的私密性，这些数据不可能对公众开放。欢迎来到“个人大数据时代”(AgeofPersonalBigData)，个人大数据服务将为幸运的参与者提供随时随地、无微不至的精细个体化健康关怀和从家庭到临床的一体化高质量干预。
