กลยุทธ์การเรียนรู้ด้วยเครื่องสามารถนำไปใช้กับข้อมูลทางสรีรวิทยาที่เก็บรวบรวมเป็นประจำเพื่อให้เป็นเบาะแสเกี่ยวกับระดับความเจ็บปวดในผู้ที่เป็นโรคเซลล์รูปเคียว ความเจ็บปวดเป็นเรื่องส่วนตัว และการเฝ้าสังเกตความเจ็บปวดอาจล่วงล้ำและใช้เวลานาน ยาแก้ปวดสามารถช่วยได้ แต่ความรู้ที่ถูกต้องเกี่ยวกับความเจ็บปวดของผู้ป่วยนั้นจำเป็นต่อการบรรเทาความเสี่ยงจากการเสพติด
หรือผลที่ไม่พึงประสงค์อื่นๆ กลยุทธ์แมชชีนเลิร์นนิงได้แสดงให้เห็นสัญญาในการทำนายความเจ็บปวดจากการวัดทางสรีรวิทยาตามวัตถุประสงค์ เช่น กิจกรรมของกล้ามเนื้อหรือการแสดงออกทางสีหน้า แต่มีการศึกษาเพียงไม่กี่ชิ้นที่นำแมชชีนเลิร์นนิงมาใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลเป็นประจำ แบบจำลองการเรียนรู้ด้วยเครื่องกับข้อมูลจากผู้ที่เป็นโรคเคียวเซลล์ซึ่งเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลเนื่องจากอาการปวดที่ทำให้ร่างกายทรุดโทรม แบบจำลองทางสถิติเหล่านี้จำแนกว่าความเจ็บปวดของผู้ป่วยอยู่ในระดับต่ำ ปานกลาง หรือสูงในแต่ละจุดระหว่างการเข้าพัก โดยพิจารณาจากการวัดความดันโลหิต อัตราการเต้นของหัวใจ อุณหภูมิ อัตราการหายใจ และระดับออกซิเจนที่เก็บรวบรวมเป็นประจำ นักวิจัยพบว่าสัญญาณชีพเหล่านี้ให้เบาะแสเกี่ยวกับระดับความเจ็บปวดที่รายงานของผู้ป่วย เมื่อพิจารณาข้อมูลทางสรีรวิทยาแล้ว แบบจำลองของพวกเขามีประสิทธิภาพเหนือกว่าแบบจำลองพื้นฐานในการประมาณระดับความเจ็บปวดตามอัตวิสัย การตรวจหาการเปลี่ยนแปลงของความเจ็บปวด และการระบุระดับความเจ็บปวดผิดปรกติ การคาดคะเนความเจ็บปวดนั้นแม่นยำที่สุดเมื่อพิจารณาถึงการเปลี่ยนแปลงสัญญาณชีพของผู้ป่วยเมื่อเวลาผ่านไป