天氣預報源自各種天氣觀測數據，這些數據來自于分布全世界的氣象觀測站、衛星、雷達圖像或是志愿者報告，或是放到高空中采集濕度、風速和溫度數據的氣球。
所有的數據，最終進入了不同國家氣象部門的超級計算機中。比如，歐盟是全球主要的氣象數據來源之一，此外英國、法國、德國、日本、加拿大和中國，也有自己的氣象體系。
超級計算機根據這些數據，使用天氣數學模型進行預報。由于地球自然條件復雜，對于大氣的數據采集并不完整，自然天氣預報的算法和模型也不會完美。
美國氣象局的氣象學家麥爾（ChrisMaier）解釋說：“天氣預報算法，對于大氣環境進行了一些數據采集假設，預報公式可以對大氣環境的變化趨勢，進行某種估計。”
不同國家的氣象局，使用不一致的預報算法，因此預報結果自然也會有差異。
天氣預報的結果，表現為大氣壓、溫度、降水量在一定地區地圖上的分布。性能更強勁的超級計算機，可以產生高分辨率的“預報”地圖，針對某一個城市的預報結果可能更準確。
供職于天氣預報應用WeatherBug的高級氣象學家韋斯特（James-West）表示，人們通過天氣客戶端看到的預報結果，是根據天氣模型進行分析、匯編的結果，各種天氣APP的預報準確度，取決于不同的氣象臺，如何使用所獲得的數據。
在美國，氣象數據由美國政府通過全美海洋大氣管理局等機構免費提供給社會，這樣每個人都可以根據氣象數據開發預報軟件，不過這樣開發的軟件不見得能用。
氣象臺不僅從本國政府獲得氣象數據，也從全球氣象觀測站網絡和專用的計算機信息系統獲取數據，他們根據氣象模型和數據，得出自己的預報。
在天氣瞬息萬變的情況下，比如暴風雨或是颶風即將發生，韋斯特表示，那些在預報科技上進行了投資的機構，可以進行更加頻繁的預報更新，預報準確度也就更高。
天氣預報結果，和預報員的經驗以及他們如何解釋氣象模式也有關系。比如一些模型特別適合解釋某種氣象類型（比如颶風、暴雪），一些模型主要面向中長期預報，還有一些模型的精確度較差。氣象預報員的職責之一，就是了解各種天氣預報模型在行業內所共知的優劣，對預報結果進行調整。
現在，每天售出的手機數量甚至已經超過了每日出生的新生兒。在電視、臺式計算機、打印機、無線電節節敗退的今天，唯一能夠力挽狂瀾、逆勢增長的或許只有移動設備——谷歌(微博)接收到的來自移動設備的查詢量，比以往任何時候都要多。
最近，米爾沃德布朗（Milward Brown）對30余個國家的居民進行調查，結果顯示人們每天平均的智能手機使用時長竟高達147分鐘。91%的成人，每周7天每天24小時，無時無刻都會讓移動設備留在身邊。如果說手機端收集、分享的健康信息會成倍增長，這顯然并不會讓人感到意外。
移動健康已經成為了萬物聯網的世界中，不可或缺的一部分，醫生、患者都是智能手機用戶。移動端采集到的統計信息數量驚人，而這還將造福全世界人民，滿足他們的醫療需求。
應用程序是移動健康的重要組成部分。根據Research2Guidance，世界各地的應用商店中，移動健康應用數量已突破10萬，每日免費下載量達400萬次。預計到2017年，這些應用程序服務規模將達到260億美元。
移動健康應用程序可分為兩大類：健康、醫療；其中85%為健康類應用，主要面向消費者和患者；而其余15%則為醫療類應用，主要供醫師使用。
消費者級健康應用又可分為幾個子類：身體素質訓練、量化自我（如妊娠跟蹤）、自我測試（如熱量檢測或心率傳感等）。如今，更多人都意識到感，自己能在健康檢測方面可以主動帶來積極作用。
醫生們則將應用程序用作了醫療設備的補充，利用先進的移動傳感器幫助挖掘潛在的健康問題。這些發現可以賦予地理定位信息、同步到病人的病例中，并分享給其他醫生。醫生通過醫療應用，記錄、訪問患者的信息。此外，這些應用還可用作疾病管理、藥品管理工具。不過，醫療應用規范仍是這一領域的熱點話題：怎樣的設備才有資格成為醫療設備？如何平衡安全性、可靠性、以及及時性？