自 2007 年以來，iPhone 已經在世界范圍內賣出了超過 10 億部。
我們手中的每部 iPhone，不僅是十項全能的智能手機，也是陀螺儀、攝像頭、觸控屏等各種元器件的集合體。
你可能每天都在用 iPhone 打游戲、看電影，但你可能想不到，手里握著的這部 iPhone，居然還可以用來研究疾?。?/p>
當 iPhone 參與醫(yī)學研究
Oliver Aalami 是斯坦福大學研究周圍血管疾病的專家，這是一種常見肢體血管疾病，典型癥狀是，病患走動時，腿部等患處就會感到明顯疼痛，而休息一段時間過后，病痛又會逐漸好轉，如此反復，長治不安。
周圍血管疾病的病狀程度通常與病人的活動量有關，因此，醫(yī)學界常用的診斷方法是‘6 分鐘走路測試’——顧名思義，就是讓病人在醫(yī)護人員的照看之下一邊走路、一邊記錄數據，從而評估疾病的嚴重程度。這種測試方法看似簡單，但實際操作起來仍有諸多不便。
作為周圍血管疾病的研究者，最讓 Aalami 頭疼的事情是，不僅很難招募到合適數量的患者，而且讓每位病患都在醫(yī)護人員照料下進行多次測試，顯然也并不實際。
2015 年，就在人們?yōu)?12 萬元的 Apple Watch 議論紛紛之時，蘋果同期發(fā)布的 ResearchKit 卻讓 Aalami 看到了新的研究方向。
ResearchKit 是一套面向醫(yī)療研究領域的軟件架構，可以用于開發(fā)各種 app，幫助研究人員收集多樣化的醫(yī)療數據。
Aalami 的團隊最終借助 ResearchKit 開發(fā)出了一款名為 VascTrac 的免費 app，這是一個專門進行‘6 分鐘走路測試’的應用。
病人隨時都可以用 VascTrac 進行測試，通過調用 iPhone 中的各種傳感器，iPhone 得以獲取病人的心率、時間、路程等數據，并通過網絡反饋給研究團隊，而這個過程只花費不到 15 分鐘。
得益于 ResearchKit，Aalami 的研究不僅能夠更方便快捷地獲取醫(yī)療數據，同時也能夠更容易招募到參與研究的患者。
2017 年夏季，Aalami 招募到了 180 名 60 歲以上的病患，完成了該項目的核實驗證。
2018 年的夏天，Aalami 還將開啟第二輪的招募，他們將找來 100 名病患，在可控制的醫(yī)療環(huán)境下進行試驗，之后再讓患者回家進行測試，通過對比二者的數據，可以更有效地改善測試 app，并且聯合藥物公司研發(fā)新藥，進一步完善醫(yī)學研究。
產后抑郁會遺傳嗎？手機或許能幫忙找到答案
通過 ResearchKit，不僅可以進行身體疾病的醫(yī)學研究，對于精神疾病的研究也大有裨益。
來自北卡羅來納大學的研究者 Samantha Meltzer 正在進行一項名為 PPD ACT 的研究，她們的研究發(fā)現，平均每 8 名產婦中，就有一位產婦患有產后抑郁癥——那么，產后抑郁癥是否存在先天性傾向，會不會與遺傳有關？
為了弄清楚這個問題，PPD ACT 需要大量的女性樣本進行研究?？墒且绾尾拍苷业阶銐蚨嗟漠a婦，又要通過什么方式篩選出合適的女性呢？
最終，Meltzer 的團隊基于 ResearchKit 開發(fā)出了一款名為 PPD ACT 的 app，其中內置了一套完整的調查問卷，受訪者除了需要回答一些問題，app 還會調用 iPhone 的麥克風、攝像頭等元器件，來檢測受訪者的精神狀況。通過測試的女性，項目組將會向她郵寄一份口水采樣包，用于采集 DNA 進行研究。
在 2016 年上線之后，就有超過 16000 名女性下載了 PPD ACT，項目組向其中 5300 多名實驗者寄出了口水采樣包，最終有超過 3200 個樣本正在進行基因定序。
目前，PPD ACT 已經在美國、加拿大、丹麥、英國、澳大利亞等國家上線。Meltzer 表示，這是有史以來最快、最大規(guī)模的基因采樣，她希望能夠借助這個項目，逐步擴大受訪者的范圍。
口袋里的科技，讓醫(yī)學走得更遠經過三年的發(fā)展，基于 ResearchKit 開發(fā)的醫(yī)療項目已經越來越多，以往需要在實驗室、在醫(yī)院才能完成的實驗，如今在 iPhone 上也可以完成。
通過 AuTIsm & Beyond 這款 app，可以利用 iPhone 的前置攝像頭配合創(chuàng)新的面部識別算法，分析年齡小至 18 個月的兒童對視頻的情緒反應。孩子們不必當面接受?？漆t(yī)生的檢查，通過手機即可進行自閉癥的篩查和診治：
也有像 mPower 這樣診治帕金森綜合征的 app，借助 iPhone 的陀螺儀等功能來測量參與者的靈活性、平衡性、步態(tài)和記憶力，從而幫助研究人員診斷并更好地了解帕金森綜合癥：
類似的例子不勝枚舉，ResearchKit 正在被更多的研究者所接受，并逐漸成為現代醫(yī)療中的一部分。
當然，ResearchKit 也存在著一些問題，比如，每個人使用手機的方法差異都很大，因此收集到的樣本數據也會有一定程度的差異。
但對于研究者來說，通過手機，可以不受時空限制招募到更多的參與者；可以讓研究走出實驗室，來到世界的各個角落。
正如美國杜克大學醫(yī)學中心的 Helen Link Egger 博士所期待的那樣：
在傳統(tǒng)研究的路上，我們已經竭盡所能。而現在，我們可以利用口袋里的科技走得更遠。
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