ResearchKit要顛覆醫(yī)療行業(yè)需邁過(guò)幾道坎？

　　這次的蘋(píng)果春季發(fā)布會(huì)，被全新的MacBook和Apple Watch搶去了大半風(fēng)頭，當(dāng)大家都在討論誰(shuí)會(huì)去購(gòu)買那款高達(dá)12.68萬(wàn)的土豪表時(shí)，都忽略了那個(gè)看不見(jiàn)、摸不著的東西——ResearchKit。其實(shí)，這個(gè)號(hào)稱是“醫(yī)學(xué)顧問(wèn)”的ResearchKit并不簡(jiǎn)單，它甚至被業(yè)界人士認(rèn)為或?qū)?huì)改變整個(gè)醫(yī)療行業(yè)，甚至是對(duì)人類生活產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，ResearchKit是蘋(píng)果專為醫(yī)學(xué)研究者打造的一款軟件基礎(chǔ)架構(gòu)。研究人員可以基于這個(gè)開(kāi)源的架構(gòu)設(shè)計(jì)出各種醫(yī)療App，以便收集各類病患的健康數(shù)據(jù)。從這方面來(lái)看，它很有可能顛覆傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)研究方式。另外，ResearchKit真正地啟動(dòng)了移動(dòng)醫(yī)療機(jī)制，并且在這個(gè)過(guò)程中的核心角色是“醫(yī)學(xué)研究人員”，通過(guò)移動(dòng)端App能夠真正地解決患者相關(guān)問(wèn)題或提出治療方案、甚至是開(kāi)發(fā)出新的藥物，這將觸動(dòng)移動(dòng)醫(yī)療行業(yè)的“痛點(diǎn)”，專業(yè)性和移動(dòng)性都比較強(qiáng)，遠(yuǎn)比那些僅僅是提供參與的移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)更為強(qiáng)大。

　　另外，再加上有蘋(píng)果這樣一家軟硬件整合、產(chǎn)業(yè)鏈把控力強(qiáng)的企業(yè)來(lái)主導(dǎo)，ResearchKit的前景將不可限量。不過(guò)，說(shuō)到要改變整個(gè)醫(yī)療行業(yè)，ResearchKit還需要面臨幾個(gè)問(wèn)題。

　　問(wèn)題一：樣本偏差和硬件采集影響數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性

　　蘋(píng)果COO Jeff Williams 在發(fā)布會(huì)上闡述了醫(yī)療研究的一些困境：目前醫(yī)學(xué)研究仍有幾方面局限，一是參與者難招募，醫(yī)學(xué)研究往往需要大量志愿者參與;二是調(diào)查數(shù)據(jù)偏主觀;三是數(shù)據(jù)發(fā)布非常頻繁。

　　收集患者數(shù)據(jù)是目前醫(yī)學(xué)研究的最大難題之一，比如一個(gè)專家在研究心臟病的形成機(jī)制時(shí)，希望獲取到最大規(guī)模的案例數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)研究項(xiàng)目，一般要耗時(shí)多年才能采集數(shù)千個(gè)案例，項(xiàng)目難度巨大、案例數(shù)量稀少。

　　基于這個(gè)突破口，蘋(píng)果ResearchKit的思路是：全球已經(jīng)有七億部iPhone售出，而每部iPhone都是一個(gè)能記錄用戶健康信息的智能硬件，何不利用這個(gè)龐大的用戶群體，讓患者和研究人員共同參與到醫(yī)學(xué)研究中?的確，通過(guò)ResearchKit可以將千千萬(wàn)萬(wàn)部蘋(píng)果手機(jī)，轉(zhuǎn)變成醫(yī)學(xué)研究的工具。而通過(guò)這個(gè)工具，醫(yī)學(xué)研究人員能夠快速、廣泛地收集來(lái)自全球各地的患者數(shù)據(jù)。ResearchKit為醫(yī)學(xué)研究人員提供了一個(gè)全新的病患數(shù)據(jù)獲取渠道。不過(guò)，通過(guò)這個(gè)渠道獲取的數(shù)據(jù)在精確度上將會(huì)受到兩方面的影響。

　　一方面，ResearchKit采集的數(shù)據(jù)存在樣本偏差。由于iPhone定位高端市場(chǎng)、價(jià)格昂貴，其用戶群體相對(duì)偏年輕、富裕人群。而通過(guò)ResearchKit獲得的這些數(shù)據(jù)，可能是來(lái)自實(shí)際上收入更高的一個(gè)群體，而收入等經(jīng)濟(jì)因素也很健康息息相關(guān)，比如經(jīng)濟(jì)條件差使得心臟病發(fā)病率要更高一些。并且愿意參與到ResearchKit研究的志愿者大多是會(huì)嚴(yán)肅對(duì)待自己健康問(wèn)題的人，這類人會(huì)更積極地提高自己的健康水平，所以基于ResearchKit的研究也更傾向于獲取這類人的數(shù)據(jù)。

　　另一方面，醫(yī)學(xué)研究對(duì)采集的數(shù)據(jù)要求十分精準(zhǔn)，而ResearchKit是結(jié)合軟件和硬件傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，這就對(duì)iPhone或Apple Watch這樣的智能終端設(shè)備在數(shù)據(jù)采集的精確度上構(gòu)成挑戰(zhàn)。也就是說(shuō)，所有希望依靠蘋(píng)果手機(jī)獲取大規(guī)模研究數(shù)據(jù)的專家，都必須注意到數(shù)據(jù)的精確度問(wèn)題。