當前運動科學對於運動強度及疲勞的判定，多依賴特定數值判讀(如:換氣閾值、血乳酸濃度)或教練的個人經驗。近來有多項研究支持運動強度與疲勞可透過心率的變異程度判定。影像式心跳量測，實時捕捉運動中心率資訊的同時，亦不會有額外的裝置負擔，並以大數據分析當前的運動強度，運動中表現，並給予適當的運動建議或警示。

全面考慮各種型態的干擾因素，在自建訓練資料中，包含了色溫變化、亮度變化、光源角度、不同的移動模式等因素，確保神經網路能適應各種實際運動中面臨的雜訊問題。AI零接觸心跳量測技術可在實際應用中提供可接受的量測結果，將運動中的心率量測誤差控制在心率的5-6左右，並可成功追隨運動導致的心率起伏趨勢。

非接觸式，連續輸出的心跳偵測技術可應用於相當多領域，已申請FDA SaMD之醫療認證，現正致力於與心臟科、神經內科等合作，開發心室顫動及中風之前兆預測，不但可應用於遠距醫療、健康照護、運動監測等市場之每日健康紀錄管理，長期的觀察，提供醫護人員多一份參考，提供家人多一層安心。