I sin doktorgrad forsker Marc på nye metoder for behandle og modellere (rå) akselerometerdata. Disse små sensorene brukes ofte til objektivt måling av fysisk aktivitet, søvn og andre livsstilsfaktorer i kohort- og folkehelsestudier eller som en kontrollmåling i eksperimentelle studier. Marcs forskning fokuserer på å fremme vår forståelse av de innsamlede dataene.

• Edge Computing, Cloud Computing, Distributed System
• AI, Machine Learning, Deep Learning
• Energy Efficiency, Green Computing, Climate and Environmental Monitoring
• Internet of Things (IoT), Internet of Vehicles (IoV), UAV, 5G

Forskningsområdet er Medisinsk informatikk, hvor jeg forsker på hvordan man kan bruke teknologier for å forbedre helse, med hovedfokus på kroniske sykdommer og spesielt diabetes type 1 og type 2. Jeg er for tiden involvert i 4 eHelse-, mHelse- (mobil helse), mDiabetes- (mobil diabetes), AI- (kunstig intelligens) og sosiale medier-prosjekter, og har tidligere vært engasjert i mer enn 30 andre eHelse/mHelse-prosjekter.  Han er medleder for gruppen for Helseinformatikk og teknologi ved Institutt for Informatikk ved UiT. Forskningen involverer helsesensor-, smarttelefon- og smartklokke-baserte selvhjelpsapplikasjoner og systemer for å gjøre det mulig for helsevesenet og personell å forholde seg til pasientinnsamlede data. Hans nåværende forskning inkluderer teknologiene, brukerbehov, brukeroppfatning og medisinske resultater av mobile måter å håndtere sykdom på. Han er for tiden medveileder for tre PhD-kandidater, samt flere masterstudenter. Årsand har veiledet over 50 studenter på master-/PhD-nivå siden 2001. Hans forskningsprosjekter har generert kunnskap om mHelse og eHelse generelt, og spesielt om bruk av mobile selvhjelpsverktøy, som forskningsappen Diabetesdagboka (lastet ned av mer enn 10.000 brukere), medisinske sensorer og hvordan integrere data med helsevesenet og forbedring av beslutningsstøttesystemer.