P300 ma dodatnie maksimum w EPR (potencjał związany ze zdarzeniem) w zakresie 5–19 mV, które jest opóźnione między 220 a 500 ms po zdarzeniu. EPR określa się jako średni wzrost amplitudy rzędów chronologicznych najważniejszych znaków mózgowych na liniach środkowych. Jeśli przerwa między bodźcami jest mniejsza niż 250–300 ms, wówczas sygnał może nakładać się na następny sygnał, który powstaje w tym czasie. Wizualny P300 ma wysoki stopień dokładności i można go skalibrować w ciągu kilku minut, umożliwiając użytkownikom łatwe i szybkie korzystanie z systemu zarządzania urządzeniem. Wadą jest zmęczenie wynikające z konieczności dużego stopnia skupienia uwagi oraz niemożność korzystania z tego systemu przez osoby słabowidzące ze względu na konieczność silnego skupienia podczas użytkowania, chociaż zastosowanie tej metody znacznie skraca czas treningu. Eksperyment wymaga dużej uwagi, ponieważ amplituda P300 zależy od liczby wystąpień celu, czasu trwania między próbami, ciężkości eksperymentu, stanu pacjenta podczas uwagi i typowych nawyków behawioralnych. Ta metafora pokazuje zwiększoną wydajność poznawczą uwagi i szybkie odpowiedzi pamięciowe. Najczęstsze zastosowanie związane jest z rozwojem klawiatur protetycznych w celu zapewnienia ścieżek komunikacji dla pacjentów niepełnosprawnych. Zwykle narzędzia do sprawdzania pisowni w BCI zawierają macierz liter, cyfr i symboli. Wiersze i kolumny tej matrycy znajdują się w rzędzie, a uwaga pacjenta skupiona jest na zaprojektowanych znakach, a następnie ortograf edytuje je zgodnie ze swoją pozycją w danym wierszu i kolumnie. Urządzenia te wykorzystują model statystyczny oparty na P300 do identyfikacji prawidłowego symbolu podczas migania. Metoda ta jest przydatna dla osób z ALS i udarem mózgu, a także do sterowania robotami humanoidalnymi i nawigacją na wózku inwalidzkim, sterowania kursorem komputera w przestrzeni 2D przez osoby sparaliżowane oraz sterowania sztuczną ręką w stanie wirtualnym w inteligentnej rzeczywistości [18]. Badania BCI pokazują znaczący postęp w technologii neurorehabilitacji i sprzętu pomocniczego, wykazując zdolność do zarządzania zewnętrznymi urządzeniami protetycznymi w przypadku uszkodzeń rdzenia kręgowego i innych rodzajów chorób komunikacyjnych, takich jak stwardnienie zanikowe boczne (ALS) i stwardnienie rozsiane (SM).
Jedną z najważniejszych prowokacji BCI jest niezbędny czas ćwiczeń, aby pacjent osiągnął godną pozazdroszczenia umiejętność korzystania z takich systemów. Większości pacjentów zajmuje to dużo czasu, co powoduje zmęczenie pacjenta. Aby dokładniej zbadać to zjawisko, badacze badają, w jaki sposób badani odzwierciedlają zmienność behawioralną między sesjami, aby zebrać odpowiednie dane do kalibracji zachowań pacjentów na początku każdej sesji. Aby do pewnego stopnia uniknąć tego problemu, zastosowano metodę transferu wiedzy w celu ustanowienia treningu zerowego jako ogólnej metody BCI, którą można zastosować u większości pacjentów. Liczne metody dekodowania, przetwarzania sygnału i algorytmy klasyfikacji zostały ostatnio szczegółowo zbadane, ponieważ dowody pochodzące z sygnału EEG wskazują, że stosunek sygnału do szumu jest niewystarczający do skutecznego sterowania urządzeniem, takim jak np. ramię neuroprotetyczne. Wymaga to bardziej niezawodnych, dokładnych i szybszych algorytmów sieciowych. Aby poprawić tę wydajność, niektórzy badacze zalecają stosowanie metod uczenia wstępnego i głębokiego uczenia maszynowego, podczas gdy inni proponują adaptowalne klasyfikatory i dekodery w celu skorygowania niestacjonarnego charakteru sygnału EEG. Zamknięta pętla BCI to system adaptacji i wzajemnego uczenia się, w którym człowiek i komputer uczą się od siebie nawzajem, a jednocześnie zachodzi proces adaptacji algorytmów matematycznych i obwodów neuronowych. Nazywa się to kontrolą współdzieloną lub hybrydową. Wspólny BCI zakłada zarówno systemy kontroli niskiego, jak i wysokiego poziomu. Mózg generuje polecenia wysokiego poziomu, a konwencjonalne systemy monitorowania są odpowiedzialne za niezadowalające funkcje monitorowania poleceń. Pożądanym systemem BCI jest system ze wzajemną komunikacją, w którym system regulacji wykonawczej jest głównym (w sterowaniu wysokiego poziomu), podczas gdy inne części systemu BCI są wykorzystywane jako jego inteligentne wsparcie (w sterowaniu niskiego poziomu). Dzięki nadzorowi poznawczemu konsument działa jako nadzorca zewnętrznego niezależnego systemu, zamiast stale komunikować się z instrukcjami kontrolnymi. EEG skóry głowy jest tanią technologią monitorowania, dlatego ma duży potencjał komercjalizacji. Niektóre badania szacują modyfikacje behawioralne w reakcji na znaki dźwiękowe w otoczeniu rysunku i identyfikują korelacje między falami mózgowymi a innymi bodźcami sensorycznymi, takimi jak reakcja wątroby [20]. Opracowanie suchych czujników nie wymaga przygotowania skóry ani aplikacji żelu, co ułatwia aplikację BCI, umożliwiając np. lepszą jakość snu i lepszą skuteczność aplikacji leków przeciwdepresyjnych u pacjenta. Jednym z przyszłych kierunków zastosowania BCI będzie neuro-sprzężenie zwrotne jako proces samoregulacji fal mózgowych w celu wzmocnienia różnych aspektów kontroli poznawczej, zmniejszania negatywnych skutków ubocznych leków, takich jak bóle głowy. Ta metoda może pomóc w leczeniu pacjentów z uzależnieniami, otyłością, autyzmem i astmą. Najnowsze metody poznawcze koncentrują się na przezwyciężaniu neurorehabilitacyjnych defektów poznawczych, takich jak zespół nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi, lęk, padaczka, choroba Alzheimera, urazowe uszkodzenie mózgu i zespół stresu pourazowego.
