可以預(yù)見的是，昨天凌晨的蘋果新品發(fā)布會勢必將很長一段時間占據(jù)各大主流科技新聞的頭條。除了代表蘋果技術(shù)水平的“比貴更貴”、備受矚目的Apple Watch以及Retina Macbook Air兩大新品之外，低調(diào)出場的免費(fèi)且開源的醫(yī)學(xué)研究平臺ResearchKit卻的的確確代表了蘋果試圖打造一個“平易近人”的普惠性醫(yī)療生態(tài)的雄心壯志。

這將是我們有史以來第一次，可以切切實(shí)實(shí)的將個體的微小力量聚集在一起來促進(jìn)醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)步，而且這些努力也終將反饋造福于我們自身。就像發(fā)布會上播放的ResearchKit宣傳視頻中，美國當(dāng)?shù)啬澄幌∪酥v的那樣，“二十年后我的孫女會意識到，正式由于在2015年她的祖母和成千上萬病患借助ResearchKit的共同努力，研究人員們找到了治療哮喘的更進(jìn)步的方法。”

為什么說ResearchKit將會顛覆傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)研究？

1、ResearchKit的采樣數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)研究不可同日而語

ResearchKit面臨的首要挑戰(zhàn)便是，如何獲取盡可能多的病例數(shù)據(jù)、號召更多病人以及健康民眾參與到研究中？通常來說，有價值的醫(yī)學(xué)研究大多都是需要耗費(fèi)研究人員數(shù)年之久的心血、需要成百上千病例的調(diào)研實(shí)驗(yàn)。不過這些樣本數(shù)據(jù)與全球7億個iPhone用戶完全不處于一個數(shù)量級上。正如參與了MyHeart app開發(fā)工作的、斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)中心的醫(yī)生Euan Ashley說的那樣，“ResearchKit給醫(yī)學(xué)人員帶來了前所未有的研究新方法，我們有機(jī)會接觸到盡可能多的病患，接觸到醫(yī)學(xué)史上從未出現(xiàn)過的特例病情，這無疑是有助于更深入的了解疾病?！?/p>

2、無門檻的廣泛參與性 讓選擇性偏差盡可能的小

傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)研究中存在一項(xiàng)固有的弱點(diǎn)：樣本的選擇性偏差較大。比如說，參與長期研究的病人較多都是居住在研究中心附近的居民，又或者他們是在某個特定時間段能夠參與研究的人群。所以這也代表了，傳統(tǒng)方法的研究樣本無法很好的代替普遍情況。

當(dāng)然選擇性偏差是任何研究都不能回避、無法徹底避免的問題。Ashley表示，“如果研究達(dá)到了一定的規(guī)模，那么既可以把選擇性偏差控制的盡可能的小?！倍_源免費(fèi)的醫(yī)療平臺ResearchKit，意味著全世界的任何人都可以參與到這項(xiàng)造福社會的研究中，不論你是黃種人、黑種人還是白種人，不論你貧窮還是富有，ResearchKit都會無差別的一視同仁。另外研究人員還表示，他們很希望這項(xiàng)應(yīng)用能夠拓展到Android以及其他移動平臺上，讓iPhone用戶之外的人群，也能享受到這樣的福利。

3、移動終端中“獨(dú)家”的專業(yè)級別的醫(yī)學(xué)研究平臺

正是得益于多方權(quán)威機(jī)構(gòu)的通力合作，ResearchKit成為了移動終端中獨(dú)樹一幟的、專業(yè)級別的醫(yī)學(xué)研究平臺，并且它的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性也高出了大多數(shù)的可穿戴設(shè)備。斯坦福大學(xué)的內(nèi)科專家Errol Ozdalga表示，“從醫(yī)學(xué)研究的長遠(yuǎn)角度來看，ResearchKit無疑是一件挑戰(zhàn)性的項(xiàng)目。我們將會意識到，智能手機(jī)甚至可以完成所有的生理數(shù)據(jù)收集的工作?！?/p>

首發(fā)的五款ResearchKit app，均是使用了“調(diào)查問卷+數(shù)據(jù)錄入”的模式，例如說將會借助iPhone的加速計來統(tǒng)計用戶的走步數(shù)。當(dāng)然，如果你配合了蘋果家的可穿戴設(shè)備Apple Watch，它還能夠同步記錄用戶的心律數(shù)據(jù)。除此之外，針對帕金森病的mPower app還可以通過手機(jī)觸屏來記錄用戶手部的顫動情況，以及通過麥克風(fēng)來統(tǒng)計發(fā)音抖動（這些也都是判定帕金森病的重要指標(biāo)）。

賓州大學(xué)的健康類可穿戴設(shè)備的研究員Mitesh Patel表示，“我們不僅僅要手機(jī)數(shù)據(jù)，還需要充分利用其中有意義的數(shù)據(jù)來促進(jìn)醫(yī)學(xué)研究的進(jìn)步。ResearchKit為傳統(tǒng)的研究人員帶來了更簡單的獲取數(shù)據(jù)的途徑，而且并不是一股腦的全部使用，而是可以判斷哪些數(shù)據(jù)是有價值的，哪些是無效的?！?/p>

研究人員們還認(rèn)為，ResearchKit代表了未來醫(yī)學(xué)研究的方向。這些app能夠鼓勵監(jiān)督用戶們——要吃更健康的事物、鍛煉要更加勤快，這些都會對我們的健康產(chǎn)生極大的積極影響。Patel說，“重中之重的問題是，如何依靠ResearchKit來創(chuàng)造用戶習(xí)慣？”相信隨著ResearchKit的生態(tài)圈不斷擴(kuò)大，我們有理由相信，智能手機(jī)會給我們帶來一個新習(xí)慣的、健康生活。

via wired

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