高压工作影响心理健康和效率，AI通过监测生理信号帮助识别压力，改善心理健康。金融公司和呼叫中心利用AI降低倦怠率和提高满意度。尽管AI在压力检测中有潜力，但也引发隐私和数据安全问题。

本研究利用PPG信号和深度CNN-MLP网络方法进行压力检测，准确率约为82%，表明PPG信号在压力检测中具有重要应用潜力。

本研究提出了一种多模式学习方法，结合面部标记和生物特征信号进行压力检测，准确率分别达到98.38％和94.39％。该研究提供了提高压力检测的有价值见解。

Fitbit的压力检测功能使用Stress Management Score算法和sEDA传感器，Sense 2的Body Response功能使用cEDA传感器进行全天跟踪，可以实时跟踪压力水平。该算法通过机器学习训练，检测心率、心率变异性和皮肤温度等指标的变化，并提醒用户采取行动。在锻炼期间，算法会被禁用。