基于时钟生物学理论，利用最新物联网技术，24小时连续不断地采集人体的实时数据，构建人体体征和疾病关联的大数据库；通过专家团队对大数据进行生理、病理的统计分析，建立各种疾病相关的数学模型，通过与实时监测数据进行对比，做出人们的身体健康状况报告和预测，以利于人们提前采取相应应对措施。

人的体征状况是不断变化的，要完整的掌握一个人的健康状况需要采集他24小时完整的动态体征信息，而在医院看病，医生由于各种局限，只能够得到病人体检那一时刻的身体状况信息，不能完整地反映病人的真实情况，与此同时，医生的诊断也是基于其个人有限的知识积累，两相结合下，诊断的准确性难以得到保证。而利用物联网技术，单一时段的信息变成完整而全面的信息记录，单一的结论变成集思广益的统计模型，大数据医生不但能作出精准的诊断更能在病始之前发出告警，防患于为然。

大数据医疗体系将利用一个依据国民体征大数据分析建立起的，并通过人工智能不断完善，针对各种人群身体健康状况，以及相关的各种疾病在不同发展阶段的数学模型，与LDSW数据采集系统得到的监控对象的，各种实时体征状况进行比对，做出诊断和预警。它以对监控对象的体征状况，进行24小时不间断监测得来的数据，和“大数据经验”来诊病的方式，“取代”仅凭医生个人有限经验和当天临时体征检测数据来诊断的方式，从而以更加高效和科学的方式履行现有一般医生的职责（包括老中医的“望，闻，问，切”）。更具体的说，这里所说的数学模型将针对某个群体：例如，将年龄段，性别，身高，体重，甚至职业等作为参变量，将这个群体正常人的体征特征（血压，脉象，体温，等），与具体某种疾病，例如这个群体中患有糖尿病的成员，在不同季节，气候环境条件，一天之中不同时刻的体征情况进行比较，建立起两者之间的差异与糖尿病不同发展阶段关联的数学模型，同时利用人工智能以及不断丰富的诊疗实践，对所构建的模型不断改进完善。这个数学模型实际上就是所谓的“大数据医生”，我们将通过LDSW智能传感网采集到的实时体征数据交给“大数据医生”时，它将立即给出诊断结果，无论病人的疾病处于那种阶段，包括疾病发作以前的潜伏期。对于同一个体可能同时存在多种疾病的情况，建模原理是相同的。