게다가 웨어러블 기기 확산으로 오감 센서가 획득한 데이터가 풍부해지고 있고 이를 이용해서 사용자 감성의 예측 정확도가 더욱 개선될 수 있다. 뇌파를 측정해 인간의 마음을 읽을 수 있다는 일부 뇌과학자들의 주장은 과장이지만, 신체에 대한 다중감각(multi modal sensory) 정보를 분석하여 인간의 감성을 추정하고 목표 감성과 차이를 줄이는 방향으로 유도하는 조건을 도출하는 연구가 다양하게 수행되고 있다. 예를 들어 Eye Tracker를 통해 눈동자의 행태에서 뇌의 인지 패턴을 읽는 것이 가능하다. 과거에는 불편하고 가격도 비싸 이를 이용한 연구가 부진했으나, 최근 저가에 구현이 가능해지고 구글 글래스 등과 접목도 가능해졌다. 또한 음성의 속도 및 높낮이 등을 분석하여 사용자의 감정 상태를 파악할 수도 있고, 모션 센서로 동작을 분석함으로써 파킨슨병의 발생 등을 조기 진단할 수도 있다. 그 밖에 광혈류 (Photoplethysmography : PPG) 센서, 심전도(electrocardiogram : ECG) 센서, 혈압 센서 등 신체의 생리 상태를 측정하는 다양한 센서들로 신체 센서 네트워크(body sensor network)를 구성하기도 한다.
웨어러블 기기를 통해 뇌파를 분석하여 마음을 읽을 수는 없지만, 풍부하게 획득한 신체의 다중감각 정보를 분석하여 감성을 추정하고 차이를 줄이는 연구가 다양하게 진행되고 있다. Eye Tracker, 음성, 동작 분석 등을 통해 감정을 파악하고 병을 조기 진단할 수 있다.