苹果ResearchKit真能改变人类医学研究吗?

苹果ResearchKit真能改变人类医学研究吗?

在苹果春季新品发布会结束之后,普通大众的目光,都集中到了全新设计的MacBook笔记本,以及所有版本和价格悉数出炉的苹果手表上,苹果在此次发布会上公布的一个重要项目ResearchKit,却似乎被媒体忽略了。实际上,通过这一项目,苹果iPhone手机不仅仅将满足用家的功能需求,ResearchKit将会第一次让外部的医学专家,第一次获取来自iPhone特定用户的大数据,从而帮助人类医学和药物的研究。

ResearchKit属于一个软件平台,可以将千千万万部苹果手机,转变成生物医学研究的工具。在9日的发布会上,全球各地的研究人员,也公布了若干研究各种疑难杂症的应用软件。

美国科技新闻网站《连线》指出,ResearchKit的推出是苹果智能手机战略一次有趣的转型。iPhone用户所产生的数据,第一次将会被外界的专家所使用。

ResearchKit希望攻克的难题,是在研究疑难疾病时专家很难获取大数据。比如一个专家在研究心脏病的形成机制时,希望获取到最大规模的案例数据,但目前难以做到。

在历史上,有一些医学研究项目耗时多年,采集了数千个案例的情况,并且产生了相当有价值的数据。不过,这样的项目难度巨大、数量稀少。此外从效果上,数千个病人的案例,远远比不上全世界七亿个拥有苹果手机的用户。

美国斯坦福大学的医生阿什利(EuanAshley),曾经开发了一款智能手机上的医学健康软件“我的心脏计数器”(MyHeartCounter),可以监控身体活动以及其他影响心脏病的风险因素。

阿什利医生表示:“苹果的ResearchKit,提供了全新的医学研究方式,我们将会看到过去从来不可能看到的医学和疾病现象,希望我们能够覆盖尽可能多样化的样本群体。”

据悉,目前已经通过ResearchKit展开研究的疾病包括帕金森综合症、糖尿病、乳腺癌治疗和康复,以及哮喘,这些领域的手机软件已经投入使用。

众所周知,iPhone属于高端手机,价格昂贵,这意味着ResearchKit的医学数据只能来自特定的iPhone用家群体,这是否无法准确代表疾病的样本人群呢?

不过专家指出,以美国为例,苹果手机在2014年的用户规模已经高达6320万人,而通过大规模的样本,专家希望能够避免出现“样本选择偏差”,避免将样本对象集中于某一类特定人群。

阿什利医生表示:“如果你能够以巨大的样本规模进行研究,那么样本偏差带来的挑战将变小。”

在现有的研究条件下,样本选择偏差同样难以避免。比如许多参与某个疾病研究的病人,更多是住所距离研究中心比较近的病人,或是仅仅是有充裕时间参加研究的病人。

由于苹果的ResearchKit将采取开源模式,因此研究者希望能够将相关的医学研究软件,移植到安卓等其他移动平台上,从而进一步扩大样本人群。

不过,不论是何种平台,智能手机用户中更多是年轻人、较富裕人群、亚洲人或白人,不太可能做到完完全全的多样化。

对于医学研究者而言,ResearchKit并非万能良方。医学研究采集的数据,要求十分精准,这可能超出了穿戴设备和智能手机的能力。

斯坦福大学的医生ErrolOzdalga曾经撰写过有关医生和医学系学生利用智能手机软件的文章,他表示,在数据准确度上,智能手机仍然构成一个挑战,“你必须意识到,智能手机无法告诉你所有需要监控的活动的指标。”

换言之,所有希望依靠苹果手机获取大规模研究数据的专家,都必须注意到数据的精确度问题。

美国研究机构“Scripps Translational Science Institute”的主人托波尔(EricTopol)表示,目前还难以判断ResearchKit如何辅助医学研究,未来是否真的能够推进人类医学研究。

所有的ResearchKit应用软件,都采用问卷以及手机数据采集的方式获取疾病数据,比如利用手机的加速传感器,测量用户已经走了多少步。如果用户使用了最新发布的苹果手表,则还可以获取锻炼过程中的心跳数据。

比如研究帕金森综合症的mPower软件,利用iPhone的触摸屏采集手部颤抖的信息,另外利用了麦克风采集声音抖动的数据。

美国宾夕法尼亚大学的健康研究专家帕特尔(MiteshPatel)表示,病人数据的采集,和理解这些数据不是一回事,他更加关注的是如何利用多种医学APP,带来一些真正有意义的研究改进。

帕特尔表示,ResearchKit将提供一个全新的病人数据获取渠道,同时帮助研究者对数据的有效性进行评估。

帕特尔等上述专家均表示,尽管存在一些不足之处,但是移动端APP将是未来医学和药物研究的未来。

帕特尔表示,一些移动端软件将会督促普通民众改变饮食生活习惯,比如吃更有营养的东西,进行更多锻炼,这些软件将会带来更大的冲击,“最重要的事情,是如何利用ResearchKit的数据和研究结果,创建一种行为习惯,如果你无法改变某个人的行为习惯,那么相关的数据采集和研究,又有何意义呢?”