Vitalparametererfassung z.B. von Blutsauerstoffsättigung, Puls und Temperatur, liefert wichtige Informationen über den aktuellen Zustand von Patienten und können sogar helfen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen, bevor sie stark ausbrechen. Für solche medizinischen Applikationen müssen Multisensorsysteme, die zur Vitalparametererfassung am Körper getragen werden, zuverlässig funktionieren und hochwertige Daten liefern. Diese multimodalen Sensordaten können mit Hilfe von Machine Learning-Verfahren analysiert werden, um Merkmale in den Datensätzen zu erkennen, die Rückschlüsse auf bestimmte Krankheiten erlauben. Spontane zeitliche Veränderungen in den Vitalparametern können Krankheiten (wie Sepsis oder Wundentstehung) frühzeitig ankündigen und - umgesetzt in ein Warnsystem - diese verhindern. Dies zeigt, dass in der kontinuierlichen Erfassung und Auswertung von Vitalparametern ein sehr hohes Potential in der frühzeitigen Krankheitsdiagnose liegt.