醫療是專業度更高的領域，有很多專業術語和專業技能需要機器去學習，只有通過海量的學習，人工智慧診斷疾病才能更準確、更快捷、更安全，使得人機互動與智慧型診斷能成為現實。隨著人工智慧醫療新型檢測技術的不斷發展，一些主觀指標也進入了可檢測的範圍。
前不久麻省理工學院電腦科學和人工智慧實驗室的研究人員研製出一款名為eq-radio的情緒檢測儀，通過讓無線訊號在接觸乙個人的身體後回彈，分析其呼吸和心跳資訊，從而識別出憤怒、哀傷、高興、愉悅等情緒。
據悉，這項技術無需受試者穿戴任何檢測裝置或身體感測器，其情緒檢測儀僅基於心跳識別情緒的準確率就達到87%。因此，未來類似的主觀指標檢測也將逐步成為現實。
早在2023年，以色列的一家公司就發明了一系列演算法，可以根據說話方式和音域變化，分析出憤怒、焦慮、幸福或滿足等情緒。心情的細微差別也能被精準檢測。至今為止，該演算法可以分析出11個類別的400種複雜情緒。除了語音識別，表情與文字識別也是感知情緒的常用方式。
可以預見在不遠的將來更多指標的檢測將成為可能，例如精力識別可以幫助在高效率的時候工作或學習，低效率的時候養精蓄銳。
設想一下這樣乙個場景，乙個熱愛學習的學生，他有很多課程要學習，但在某個時間段內他的記憶能力比較好，通過檢測反饋的結果建議他適合學習文科記憶力科目；而在另一段時間裡，他的記憶力不好但思考能力佳，通過檢測反饋的結果建議他學習理工類偏向分析思考類的科目，這樣以來，他的個人學習效率就可以得到大大提公升。
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