Jelenleg olyan technikai berendezés nem áll rendelkezésre, amivel valóban bizonyítható és visszaigazolható, hogy a tartós napi minőségi tevékenységet csak optimális élettani állapotban lehet elérni. Az egyénre szabott optimális élettani állapot pedig az egyéni nyugalmi, terhelés intenzitás, terhelhetőség és a terhelés élettani hatásának együttes, valós idejű vizsgálatával határozható meg. Ennek megállapítása előfeltételezi a pontos mérést, másrészt a legkülönbözőbb információk számbavételét. Márpedig mind a mérés pontosságát, mind az adatok információ-gazdagságát illetően is van még hova fejlődni.
Az utóbbi évtizedben világszerte jelentős előrelépés történt az egészségi állapot vizsgálatára szolgáló alaptechnológiák terén, de sajnos az ezekből nyert információk interpretálhatósága még mindig korlátozott. Ezen alkalmazások legnagyobb része kisszámú paraméter mérésére alkalmas. Ezért ezen eszközök felhasználási területe döntően fitnesz és életmód monitorozás, ahogyan azt Briassouli és társai kifejtették (Briassouli, A. et al. (Eds.) Health Monitoring and Personalized Feedback using Multimedia Data, Springer, 2015). Az egészségügyi ellátásban használatos telemetriás mérési rendszerek többsége pedig csak egy-egy paramétert figyel, pl. EKG, vagy légzés, testhőmérséklet. Erre jó példa a TruVue által forgalmazott Wireless Ambulatory ECG Monitoring készülék. Noha már léteznek egyszerre több paramétert is figyelő rendszerek (ilyen a Quardio vállalat QardioCore nevű díjnyertes fejlesztése). A mérési eredmények azonban ebben az esetben is az egyes paraméterek szerint jelennek meg (pl. EKG, testhőmérséklet). A jelenleg kereskedelmi forgalomban kapható mérési pontossága, mérési megbízhatósága nem felel meg a szakmai tevékenységorientált monitorozás igényeinek.
A jelen projekt keretében kidolgozásra kerülő intelligens mérési rendszer alapvető újdonsága a háromszintű mérési módszertan, mely egyetlen vizsgálati húrokba kapcsolja össze a pszicho-fiziológiai állapot meghatározását, a tevékenységorientált terhelhetőség meghatározását, valamint a kockázatvezérelt monitorozást. Az integrált pszicho-fiziológiai szemlélet révén igyekszünk figyelembe venni az egyént érő különböző behatásokat. Ilyen mértékű komplex összevetés empirikus vizsgálatára nem volt még precedens.
Az adatok mélyebb feldolgozása és a mérési eredmények algoritmizált feldolgozása eddig nem történhetett meg, mivel a különböző eszközökkel rögzített adatok eltérő adatformátumban és időbélyegek nélkül kerültek rögzítésre. Így azok pontos szinkronizációjára és korrelációjukra vonatkozó kutatásokra és matematikai elemzésükre nem volt mód. Az integrált mérőeszköz fejlesztésével mindez megvalósíthatóvá válik.
A fejlesztés egységes adatfeldolgozó rendszerbe integrálja az élettani mérőeszközöket. A rendszermodell kezeli a primer adatokat (mért/digitalizált értékek), a feldolgozott adatokat (pl. HRV számítások, EEG frekvenciasáv telítettségek), valamint az interpretálást támogató élettani modelleket (pl. szimpatikus-paraszimpatikus egyensúly) és a megfelelő információ- és tudásbázist. Mindez segítheti az emberi szervezet terhelhetőségével kapcsolatos pontosabb előrejelzést és így a túlterhelődésből fakadó problémák megelőzését.