名人和專業運動員是少數可以隨時請醫生和其他醫護人員上門的美國人。我們其餘的人通常只能依靠自己的裝置，而且可能比健康的頻率更高：常見疾病可能未被診斷出來，慢性病可能會失控，而嚴重疾病可能會被誤認為是普通感冒。但是，“我們自己的裝置”近年來有了新的含義。醫學研究人員正在利用我們幾乎隨身攜帶的智慧手機中的感測器。即將到來的一波應用程式將幫助診斷病情，從遠處發現問題，並提供瞭解我們日常狀況和健康統計資料的視窗，以便我們可以在最需要的時候獲得護理。
ResApp
澳大利亞昆士蘭大學
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功能： 確定咳嗽的原因
工作原理： 由於肺炎等呼吸道疾病會改變呼吸道的結構，因此每種疾病都會在患者的咳嗽中產生獨特的聲音特徵。基於四到五次咳嗽，此應用程式中的訊號處理演算法可以檢測到這些模式，從而識別疾病的型別和嚴重程度。
狀態： 2013年對91名患者的概念驗證試驗以90%的準確率診斷出肺炎和哮喘。第二次更大規模的試驗正在進行中；額外的資料應該可以改進該應用程式，使其適用於支氣管炎、毛細支氣管炎和上呼吸道疾病。該版本可能在明年準備好釋出給醫生。
PRIORI
密歇根大學
功能： 預測躁鬱症發作
工作原理： 這款常開應用程式會在患者通話期間錄製他們的聲音，監聽語音模式的變化，例如語速，這可能表明抑鬱或躁狂發作的開始。當需要干預時，醫生或護理人員將收到警報。
狀態： 去年完成的一項試點研究正確識別了6名患有1型躁鬱症（以嚴重情緒波動為特徵）的患者的發作性變化。現在，研究人員正在與更大的群體（至少40名受試者）合作，以進一步改進這項技術，希望在2016年春季之前生產出該應用程式的beta版本。
ApneaApp
華盛頓大學
功能： 診斷睡眠呼吸暫停，這是一種在睡眠期間呼吸反覆停止和開始的情況
工作原理： 來自手機揚聲器的聽不見的聲納聲波從患者的身體反彈回手機。呼吸的變化會改變訊號，使應用程式中的演算法能夠確定是否存在呼吸暫停。
狀態： 最初的實驗室試驗表明，ApneaApp 與在睡眠診所將患者連線到跟蹤儀器（篩查呼吸暫停最常見的方法）一樣有效。它正確分類了37名患者中的32名（僅遺漏了醫生通常會認為是臨界病例的病例）。接下來，該團隊將設計一項試驗，以在患者家中測試該應用程式。