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[導讀]在精準醫(yī)療這般的強勢展開下,不僅僅只有過去生物信息上基因體學、轉錄體學上的數據探勘或是電子病歷醫(yī)療健康數據分析,物聯網(Internet of Thing)的發(fā)展也同時透過移動設備與消費型穿戴式設備大舉進入個人化健康促進與醫(yī)學上疾病研究領域。

 

2014年,當致力于電子病歷(Electronic Medical Record, EMR)分析,借以尋找癌癥機轉與治療方法的大數據公司Flatiron Health獲得Google創(chuàng)投(Google Ventures)高達1.3億美元投資后,個人化精準醫(yī)療(personalized medicine)隨即成為火紅的熱門主題,這樣一股氣勢發(fā)展,讓前美國總統(tǒng)歐巴馬更在去年提出精準醫(yī)療計劃(Precision Medicine Initiative),并投入2016年預算高達2.15億美金之譜。

在精準醫(yī)療這般的強勢展開下,不僅僅只有過去生物信息上基因體學、轉錄體學上的數據探勘或是電子病歷醫(yī)療健康數據分析,物聯網(Internet of Thing)的發(fā)展也同時透過移動設備與消費型穿戴式設備大舉進入個人化健康促進與醫(yī)學上疾病研究領域。在這機電感測設備快速發(fā)展下,各種輕巧卻具備多種感測設備的隨身穿戴式設備逐漸普及于消費電子商品市場,各家廠商發(fā)展出豐富的產品功能不僅能記錄活動頻率,更能偵測活動強度、睡眠狀態(tài)、作息規(guī)律,更甚至能取得穿戴者24小時的心跳狀態(tài)與壓力疲勞狀態(tài),并利用這些生理數據進行健康促進的提醒與建議。

然而向來以創(chuàng)新設計為準則的蘋果公司,在這一波趨勢的發(fā)展下當然不會缺席,除了在2015年正式上市首款穿戴式設備Apple Watch智能手表外,更針對醫(yī)學健康研究,大舉開放iPhone應用程序接口(Application Programming Interface, API),推出開放源碼的軟件架構ResearchKit,透過ResearchKit,研究人員與軟件開發(fā)人員得以在iOS系統(tǒng)中快速開發(fā)App并且直接存取iPhone具備的各項傳感器。ResearchKit的精神,在于透過iPhone的普及進行大量自愿者的招募參與研究實驗,借助更多人的個人化健康、醫(yī)療大數據搜集,進行規(guī)模更大更多元的研究。

ResearchKit的功能主要分為三大類別,問卷調查(Surveys)、知情同意書(Consent)與活動測驗(Active Tasks)模塊,研究人員可以透過問卷調查模塊快速設計研究問卷并且借助App發(fā)布與統(tǒng)計記錄,而知情同意書模塊更貼心的讓研究人員能自定義研究知情同意條文并提供志愿者進行數字簽名以確保研究的進行符合人體實驗規(guī)范的要求。此外活動測驗(Active Tasks)模塊更是研究人員極佳的調查工具,透過iPhone的內建功能,便可以透過iPhone 5, iPhone 5s, iPhone 6, iPhone 6 Plus和iPod touch每天甚至每小時頻繁、規(guī)律地采集數據,記錄人們的日常作息與生活變化,并且搭配內建的GPS、加速傳感器、氣壓計與陀螺儀等先進傳感器甚至是Apple Watch,可以更客觀、正確與精準的將數據量化并且傳送至ResearchKit app,這是過去醫(yī)療保健、公共衛(wèi)生研究人員從未有過取得如此巨量量化數據的機會。

Table 1. ResearchKit活動測驗模塊

透過與ResearchKit共同合作的研究發(fā)布,可以看到各種醫(yī)學研究的創(chuàng)意,如西奈山伊坎醫(yī)學院(Icahn School of Medicine at Mount Sinai)與康乃爾大學威爾醫(yī)學院(Weill Cornell Medical College)推出的Asthma Health[7,8],透過iPhone設備記錄個人位置、個人每日活動與志愿者記錄每日氣喘觸發(fā)原因,并提供地區(qū)氣溫與空氣污染信息以及衛(wèi)教信息供志愿者進行參考。此外約翰霍普金斯大學(Johns Hopkins University)則透過ResearchKit整合iPhone與Apple Watch所獲得的信息,開發(fā)出應用App:EpiWatch[9],針對罹患癲癇疾病的志愿者進行生理數據偵測,記錄志愿者于癲癇發(fā)作時的生理、心跳數據,借以做為未來癲癇發(fā)作的預警與預防。此外羅徹斯特大學(University of Rochester)則是與 Sage Bionetworks 共同合作,透過ResearchKit開發(fā)出 mPower app[10],量測志愿者的靈活性、平衡性、記憶力與步伐等,借以了解個人的生理信息變化與帕金森氏癥之間的關聯。

個人化精準醫(yī)療,這個過去無數研究學者憧憬期盼卻遙不可及的夢想,在現今儀器設備、網絡通訊與大數據分析處理技術大躍進的時代里,已經逐漸成為可以實現的目標,相信不久的未來也終將普及于健康促進與醫(yī)療模式中。

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