目前，由于不同的反应时间、疲劳和身体的其它特征，人在此类系统中是作为不稳定元素出现的。客观评估人的状况对机器来说是一项不平凡的任务。但与此同时，生物控制论发展的成功正取决于机器“学习”理解和考虑人当前生物参数的程度。
在解决这个问题时，南乌拉尔州立大学的学者们创建了一种把人体在与控制论系统交互时的反应数字化的基于心电图 (ECG) 数据的方法。
“建立生物控制系统的主要问题是对外部刺激的反应时间、身体或神经疲劳，以及人的其它特征的可变性。我们建议借助心电图信号来解决这个问题，这是关于一个人当前状态的最容易获得和最准确的信息”，南乌拉尔国立大学教授弗吉米尔·科德金（Vladimir Kodkin）介绍说。
为了获取心电图，学者们使用了高度敏感的传感器（自主研发的），它甚至可以通过组织读取信号，得益于此，未来可以直接把这种传感器装入衣服中。 这种设计有助于在没有医生参与的情况下完全控制心电图。
他们说，南乌拉尔国立大学学者们的心电图记录方法比当今心脏病学中使用的经典方法具有优势，因为它以更简单的程序提供了相同的详细信息，而且不限制人的活动性。
“在我们最近的研究过程中确定了心电图的特征，例如血糖水平的变化，这在心脏病学中并不‘被注意到’。这些是心电图等值线的变化，传统上被认为是‘正确’诊断的障碍”，南乌拉尔国立大学研究员叶卡捷琳娜·阿尔捷米耶娃（Ekaterina Artemyeva）说。
胰岛素泵对学者们来说是生物控制系统的一个例子。他们说，使用他们的方法记录血糖水平变化所需的时间为30-50秒，而不是当前常用方法的20-30分钟。
研究结果发表在《传感器》杂志上 。