瞳孔計測とHRVの組み合わせに加えて、脳波（EEG）や皮膚電気活動（EDA）などの他の生理的指標を用いることで、認知負荷推定の性能向上が期待できます。脳波は、脳の電気的活動を直接測定するため、認知的な処理や注意の変化をリアルタイムで捉えることが可能です。これにより、認知負荷の変化に対する感度が向上し、より正確な推定が可能となります。また、皮膚電気活動は、ストレスや情動の変化を反映するため、これらの要因が認知負荷に与える影響を考慮することができます。これらのマルチモーダルデータを統合することで、認知負荷推定の精度が20%から30%向上する可能性があると考えられます。したがって、複数の生理的指標を組み合わせることで、より包括的で信頼性の高い認知負荷推定が実現できるでしょう。