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由于IIT1.0中<math>\Phi</math>的计算复杂度极高，难以直接应用于真实[[脑网络]]，研究者发展了一系列基于IIT思想的近似指标，用于评估[[意识]]状态。

由于IIT1.0中<math>\Phi</math>的计算复杂度极高，难以直接应用于真实[[脑网络]]，研究者发展了一系列基于IIT思想的近似指标，用于评估[[意识]]状态。

其中最具代表性的工作是由[[Marcello Massimini]]等人提出的扰动复杂性指数（PCI）方法<ref name="Massimini2013">{{cite journal|author1=Casali AG|author2=Gosseries O|author3=Rosanova M|author4=Bolya M|author5=Sarasso S|author6=Casali KR|author7=Casali AG|author8=Massimini M|title=A theoretically based index of consciousness independent of sensory processing and behavior|journal=Science Translational Medicine|year=2013|volume=5|issue=198|pages=198ra105|url=https://doi.org/10.1126/scitranslmed.3006294}}

其中最具代表性的工作是由[[Marcello Massimini]]等人提出的[[扰动复杂性指数]]（PCI）方法<ref name="Massimini2013">{{cite journal|author1=Casali AG|author2=Gosseries O|author3=Rosanova M|author4=Bolya M|author5=Sarasso S|author6=Casali KR|author7=Casali AG|author8=Massimini M|title=A theoretically based index of consciousness independent of sensory processing and behavior|journal=Science Translational Medicine|year=2013|volume=5|issue=198|pages=198ra105|url=https://doi.org/10.1126/scitranslmed.3006294}}

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