یادگیری ماشینی، تنظیمات روش تحریک عمقی مغز مانند وضعیت روشن و خاموش آن را تشخیص می‌دهد. این دستاورد، یک بینش ابتدایی را ارائه می‌کند که نشان می‌دهد می‌توان اینترنت اشیا را در زمینه مراقبت از سلامت و مهندسی پزشکی، حسگرهای پوشیدنی و حسگرهای داخلی بی‌سیم، یادگیری ماشینی و دسترسی به منابع رایانش ابری به کار گرفت.
سازمان‌دهی فرآیند توسعه نرم‌افزار برای تحقق این اهداف، ضروری است. الزامات و "شبه کد"(pseudo code) مشتق می‌شوند و خودکارسازی نرم‌افزار با استفاده از "پایتون"(Python) در پردازش داده‌های حسگر داخلی برای یادگیری ماشینی، به تدریج توسعه می‌یابد.
متعاقبا، مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، براساس تعیین میزان دسترسی ارزیابی می‌شوند و درک رعشه یا لرزش اساسی را با استفاده از یک تلفن همراه هوشمند فراهم می‌کنند.
این مهارت‌ها که فرآیند توسعه نرم‌افزار و کاربردهای یادگیری ماشینی را با سیستم‌های حسگر داخلی بی‌سیم و پوشیدنی در نظر می‌گیرند، امکان انجام دادن پژوهش‌های جدید پزشکی را فراهم می‌کنند.
پژوهشگران در این پروژه، موضوع ادغام توسعه نرم‌افزار کاربردی با استفاده از پایتون را با یادگیری ماشینی و سیستم‌های پوشیدنی و بی‌سیم برای تثبیت اثر تحریک عمقی مغز ارائه می‌دهند.
