2015年3月，蘋果繼推出智能家居平臺HomeKit和健康應用平臺HealthKit之后，又發(fā)布了醫(yī)學研究平臺ResearchKit。

該平臺的推出將全球數以億計的iPhone轉化為了強大的醫(yī)學研究工具，旨在幫助醫(yī)學研究人員大規(guī)模收集健康數據。蘋果的雄心壯志是想以改變醫(yī)學研究的方式，再一次改變世界。

發(fā)布兩年以來，ResearchKit究竟有了什么樣的建樹，又遇到怎樣的挑戰(zhàn)?筆者編譯整理了STAT以及pocket-lint的最新報道，以饗讀者。

蘋果公司高級副總裁Jeff Williams于舊金山發(fā)布ResearchKit

ResearchKit到底什么來頭?

基于iPhone和Apple Watch，ResearchKit提供了一個免費且開源的應用開發(fā)構架，醫(yī)學探索者可以在此之上開發(fā)具體的研究型APP。隨著該平臺的發(fā)布，蘋果還同時發(fā)布了5款與權威醫(yī)學機構合作研發(fā)的APP，針對的病癥包括糖尿病、帕金森癥、乳腺癌、哮喘病和心血管疾病。

針對糖尿病的APP是由馬薩諸塞州總醫(yī)院開發(fā)的GlucoSuccess，它會提醒糖尿病患者進行每日例行的數據監(jiān)測，比如測量體重。另外，還會對用戶進行運動追蹤和食物監(jiān)測，旨在從多種角度探尋生活方式對血糖水平的影響。

Sage生物網絡與羅徹斯特大學合作推出的Parkinson mPower致力于推動帕金森癥的研究。該APP通過記憶游戲、手指敲擊測試、說話和行走方式來跟蹤患者的病情發(fā)展情況。

針對乳腺癌的Share the Journey，是由Dana-Farber癌癥研究所與Penn醫(yī)藥、Sage生物網絡和UCLA的瓊斯綜合癌癥中心合作開發(fā)的，其主要研究目的是，探究為什么乳腺癌幸存者有著更強的恢復力等問題。

專攻心血管疾病的APP名為MyHeart Counts，由斯坦福大學醫(yī)學中心開發(fā)。它可以通過運動數據對用戶的心臟活動進行評估，從而幫助研究人員探究生活方式與心血管健康之間的關系。

ResearchKit發(fā)布幾日，注冊用戶便數以萬計。隨后的兩年，又誕生了一批優(yōu)秀的研究應用，比如其中一個應用是用于用戶記錄皮膚上的痣并追蹤它們的變化，還有一個團隊正致力于開發(fā)自閉癥篩查的應用，不一而足。

得益于蘋果龐大的用戶群，這類應用一經上架，很快就能獲得五位數以上的下載量。蘋果公司業(yè)務高級副總裁Jeff Williams在去年3月份的一次活動中表示：“幾乎一夜之間，我們靠ResearchKit發(fā)起的一些研究就達到了研究史上罕見的規(guī)模。”

ResearchKit的數據還能與蘋果HealthKit實現(xiàn)共享，加上龐大數量級的用戶群，與傳統(tǒng)數據收集方式一對比，高下立判。

但在一開始，很多研究學者認為，就ResearchKit本質而言，并不能算作是臨床性數據收集，而更像是對移動端APP收集健康數據的可行性研究。然而時至今日，ResearchKit似乎已經更進一步，在醫(yī)學研究可用性上有了更多突破。

最近幾個月，研究人員們發(fā)表了關于癲癇、哮喘和心臟病的數據，而這些數據的來源正是ResearchKit平臺。研究學者們已經開始展望未來，他們認為這項技術的下一個里程碑將是：將人手一個的移動設備變成醫(yī)療救生監(jiān)測器。

即將問世的癲癇管理及監(jiān)測方案

對于癲癇病患及其醫(yī)生而言，診治過程中有很多標準化的問題，比如上個月癲癇發(fā)作了多少次，漏服了多少劑量的藥物等。對這些問題，患者們很難給出精準的回答，有些病人選擇用腦子記憶，另外還有些則把這些數據記在日志或者圖表里。

針對這個問題，約翰霍普金斯大學的一項最新研究率先依靠ResearchKit平臺給出了解決方案。Gregory Krauss博士和他的同事開發(fā)了一款名為EpiWatch的APP，不僅可以解決令患者頭痛的病情記錄問題，還能將患者數據反饋給研究團隊進行癲癇病研究。

EpiWatch用戶界面展示

在過去的兩年中，Krauss博士依靠該技術實時收集了大量癲癇病患者的數據，不論他們是在發(fā)病前、發(fā)病中或是發(fā)病之后。如果用戶感覺到自己可能要癲癇發(fā)作，他們可以立即打開Apple Watch上的APP，隨即開始測試評估患者的記憶力和意識清醒程度。

一旦患者停止回答測試，程序會判定其已經失去意識，直到患者再次回應APP，才判定為癲癇發(fā)作結束。該APP數據采集還結合了心率數據和加速度計數據。

Krauss博士的團隊做到了在癲癇病發(fā)作前后就拿到第一手數據的創(chuàng)舉，這在以前的研究工作中著實難以實現(xiàn)。

根據美國科學院神經病學會在4月27日年會上提供的數據，睡眠不足、用藥次數減少以及壓力過大，均可能導致癲癇發(fā)作次數增多。該團隊計劃盡快將已收集的數據提交給同行評議刊物，并結合另外一些ResearchKit研究團隊已發(fā)布的成果。

現(xiàn)在，Krauss博士及其團隊已經雄心勃勃地著手進行下一階段的研究。他們分析了已收集的數據，基于此開發(fā)一個癲癇發(fā)作監(jiān)測器，在癲癇發(fā)作之前警示用戶，并使患者知悉發(fā)病的潛在危險。

EpiWatch的監(jiān)測功能將基于Apple Watch收集的生理數據，實現(xiàn)實時監(jiān)測癲癇預兆并警告用戶。正如Shaina Mims在蘋果官方宣傳視頻中所言，對于癲癇病患們而言，這將會是一個絕佳的解決方案。

Mims坦言，作為癲癇病患者，她時常會擔心在開車時發(fā)病，但是如果有這樣的癲癇發(fā)作監(jiān)測手段，那么她和其親人們就能確保其在發(fā)病前，她就已經將車開到了安全地帶。

Krauss博士表示，癲癇監(jiān)測功能將在今年秋季之前向用戶發(fā)布，在未來他們的應用可能還會提供追蹤癲癇藥物療效和副作用等功能。

用數據和結果說話

不爭的事實是，越來越多使用ResearchKit的研究結果得以發(fā)表，或者被科學文獻所引用。

作為與平臺同時發(fā)布的5個APP之一的MyHeart Counts就是一個鮮活的例證。該應用旨在研究體育活動對心臟健康的影響，他們已于今年1月份在JAMA上發(fā)表了初步研究結果。

借由該APP，逾20000名參與者向研究人員發(fā)送了他們的運動模式數據，另外約有4900人完成了6分鐘的步行測試，這是一項很常見的健康測試手段。數據分析結果顯示，近三分之二的參與者每天有約一半的時間都沒有身體活動，而那些對運動活躍度最低的參與者們，顯示出了較高的心血管疾病發(fā)病率。

另一個西奈山醫(yī)學院的研究團隊，將他們針對哮喘病的APP所收集的數據，于三月份發(fā)表在了Nature Biotechnology上。他們的研究結果證實，夏季哮喘病發(fā)作幾率高于春季，而且空氣質量對哮喘病有著重要影響。

在上述的這些案例中，他們的樣本容量和數據采集時間都有了質的飛躍。癲癇病專家Krauss博士表示，如果沒有ResearchKit的話，他們的研究真的難以開展，“我們現(xiàn)在可以極其迅速地研究大跨度年齡區(qū)間的患者，以及豐富的癲癇病種類，而且樣本來源可以橫跨全美。”迄今為止，他們的團隊已經分析了近千名患者的數據。

再次回到西奈山的哮喘研究，其一個研究項目就采集了超過兩千名哮喘患者數據，而在CDC(美國疾控中心)2015年的國民健康普查中，大約也就找到了這么多的成年哮喘患者。西奈山醫(yī)學院教授Pei Wang指出，過去他們從一個哮喘病患身上獲取數據可能花幾天時間，而且CDC的普查中，每個病患只采集了一次數據。

迎面追趕的Android

盡管優(yōu)勢突出，但是ResearchKit仍舊面臨著兩大障礙，其中一個在其發(fā)布之日就已經顯現(xiàn)，而另外一個則是在各種數據得以收集之后才初現(xiàn)端倪。

首當其沖的是，研究參與者們都需要用自己個人的蘋果設備來注冊，那么他們首先要能買得起一臺iPhone或Apple Watch。

根據美國皮尤(Pew)研究中心的一篇報道顯示，在年收入30000美元及以下的家庭中，只有約一半能在2015年買得起智能手機。當然，這個調研并沒有根據手機品牌再進一步細分結果。所以，我們可以默認的是，還有很多低收入家庭沒有機會參與到ResearchKit的醫(yī)學研究中。

移動端的用戶粘度也是一個問題，比如在哮喘調查中只有30%的用戶持續(xù)參與了6個月以上，這種情形將使得很多數據的完整性存在問題。

其次，基于ResearchKit的研究工作還面臨著很嚴峻的樣本多樣性問題。接受STAT采訪的團隊們都表示，ResearchKit所提供的龐大樣本容量讓他們十分滿意，但同時，在一些“果粉”云集的城市或地區(qū)，比如舊金山，參與用戶數量顯著更為集中。

盡管前文提及的哮喘研究與CDC普查的樣本地理分布比較一致，但是西奈山哮喘研究樣本中男性、較年輕、富裕和教育程度較高的患者比例更大。另外樣本的種族差異也更小，僅有5%的參與者是黑人，但是根據CDC的普查數據顯示，成年哮喘患者中約有14%是黑人。

針對抽樣問題，目前有如下幾個可能的解決方案。第一，移動設備的價格可能會越來越低;其二，可能會有越來越多的研究團隊愿意捐贈蘋果設備，以增加樣本多樣性;最后，開發(fā)者可以開發(fā)其他平臺的APP，使其在多類型設備上得以運行。

為了踐行最后一個方案，一批程序員正奮力開發(fā)Android設備上類似ResearchKit的平臺—ResearchStack。理論而言，那些已經在ResearchKit上開發(fā)了APP的研究團隊，同樣也可以在Android設備上推出同樣功能的APP。但實際上，問題并沒有那么簡單。

牛津大學博士后Dario Salvi為了開發(fā)Android端的MyHeart Counts APP花了很多時間，有很大一部分原因是，ResearchStack軟件的用戶友好度還仍上不了臺面。

Android擁有海量用戶群，將研究APP擴展到Android平臺不僅擴大了參與研究的樣本人群，也將豐富研究人員能收集到的數據類型。Sage Bionetworks總裁Lara Mangravite表示：“Android系統(tǒng)比iOS更為開放，研究人員可以輕松收集用戶的手機使用信息，比如在用戶允許的條件下，可以收集用戶呼叫記錄和互聯(lián)網使用數據。”

Android平臺的潛力可以說是很驚人的。Mangravite又舉了個例子，很多人都有在如廁時用手機閱讀的習慣，那么將互聯(lián)網使用數據和GPS數據結合起來，可以開發(fā)一種預測用戶是否患有腸道易激綜合征的算法。

對Krauss博士而言，他不愿意等待ResearchStack再來開展研究。他表示，要等Android提供研究系統(tǒng)恐怕還得好幾年，另外很重要的一點是，他的研究需要用到智能手表形式的可穿戴設備。Krauss博士說：“ResearchKit的一個很大優(yōu)勢在于，它已經現(xiàn)成可用了，而且我認為Apple Watch比起市面上其他智能手表，更智能精細。”

“當然，我覺得最終所有的智能手表都能夠做到生物傳感器數據采集，并且有著良好使用感的用戶界面，還能支持醫(yī)學研究工作。但是Apple Watch，我們現(xiàn)在就能馬上用。”