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

作者: 時(shí)間:2015-03-13 來(lái)源:雷鋒網(wǎng) 收藏

  這次的蘋果春季發(fā)布會(huì),被全新的MacBook和搶去了大半風(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——。其實(shí),這個(gè)號(hào)稱是“醫(yī)學(xué)顧問(wèn)”的并不簡(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。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/270942.htm

  

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

 

  簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),是蘋果專為醫(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。


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