开发人员的主要观察是围绕一组旨在广泛减少CS的既定设计原则提供指导，提供了一种应用人工智能技术并使用机器学习算法、决策树和K近邻来预测CS结果的方法，根据研究结果，观察到DT和SVM在测试精度方面超过了KNN。
DT在训练精度方面表现出比SVM和KNN更好的结果。通过利用机器学习的力量，将能够在开发VR项目时预测CS的潜在发生，从而找到更有效缓解CS的方法。
虚拟现实是一个快速发展的技术领域，为消费者参与模拟虚拟环境提供技术解决方案，当前的目标市场包括游戏、产品审查或测试的行业模拟、教育和健康，它通常涉及用户佩戴头戴式显示器，将屏幕放置在用户眼前。
虚拟3D环境成为用户沉浸式体验的一部分，其中包括感官、认知和身体运动线索，VR作为一个概念自20世纪60年代就已存在，现在该技术已通过HTCVive和OculusRift扩展到大众市场。
现在，VR已广泛向公众开放，一般可用性对于用户通过积极的用户体验来接受非常重要。个人用户面临的挑战是可能会引发一定程度的晕机症，一旦经历过，结果可能会令人不快，并阻止产品的重复使用。
