Η εφαρμογή της μηχανικής μάθησης στην ερμηνεία των δεδομένων πίεσης του πόδιας έχει αυτοματοποιήσει την διαδικασία διάγνωσης με προηγμένες τεχνικές ΤΠ για την πίεση του πόδια. Με αρκετή κατάρτιση στα δεδομένα πίεσης του πόδιας, οι αλγόριθμοι ΤΠ μπορούν να μάθουν να ανιχνεύουν συγκεκριμένες κατανομές που είναι πιθανό να οδηγήσουν σε συνθήκες όπως η φασιϊτίδα ή οι διαβητικές φαγεδαίνες. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο ΤΠ μπορεί να ανακαλύψει ότι η συνδυασμένη υψηλή πίεση στο μεσαίο μέρος του πόδια και ένας μειωμένος δείκτης τόξου αυξάνει σημαντικά τον κίνδυνο φαγεδαίνων σε διαβητικούς ασθενείς κατά 300%, πράγμα που μπορεί να οδηγήσει σε προγραμματικές παραγγελίες ορθωτικών. Τέτοια συστήματα βοηθούν επίσης στην δημιουργία αναφορών για τους κλινικούς, παρέχοντας αυτόματα σύνοψεις των πιο κρίσιμων εισοδιών και προτείνοντας σχέδια θεραπείας, που βοηθούν να μειωθεί η φόρτωση των κλινικών κατά 30%. Επιπλέον, ισχυρά εργαλεία ΤΠ μπορούν να εκτελούν νέους τύπους έρευνας μέσω μεγάλης κλίμακας, αυτοματοποιημένης μετα-analyses σε διαφορετικά σύνολα δεδομένων, αποκαλύπτοντας νέες σχέσεις μεταξύ της μηχανικής του πόδια και άλλων υγειονομικών ζητημάτων στο σώμα.