2015年3月，苹果继推出智能家居平台HomeKit和健康应用平台HealthKit之后，又发布了医学研究平台ResearchKit。

该平台的推出将全球数以亿计的iPhone转化为了强大的医学研究工具，旨在帮助医学研究人员大规模收集健康数据。苹果的雄心壮志是想以改变医学研究的方式，再一次改变世界。

发布两年以来，ResearchKit究竟有了什么样的建树，又遇到怎样的挑战?笔者编译整理了STAT以及pocket-lint的最新报道，以飨读者。

苹果公司高级副总裁Jeff Williams于旧金山发布ResearchKit

ResearchKit到底什么来头?

基于iPhone和Apple  Watch，ResearchKit提供了一个免费且开源的应用开发构架，医学探索者可以在此之上开发具体的研究型APP。随着该平台的发布，苹果还同时发布了5款与权威医学机构合作研发的APP，针对的病症包括糖尿病、帕金森症、乳腺癌、哮喘病和心血管疾病。

针对糖尿病的APP是由马萨诸塞州总医院开发的GlucoSuccess，它会提醒糖尿病患者进行每日例行的数据监测，比如测量体重。另外，还会对用户进行运动追踪和食物监测，旨在从多种角度探寻生活方式对血糖水平的影响。

Sage生物网络与罗彻斯特大学合作推出的Parkinson  mPower致力于推动帕金森症的研究。该APP通过记忆游戏、手指敲击测试、说话和行走方式来跟踪患者的病情发展情况。

针对乳腺癌的Share the  Journey，是由Dana-Farber癌症研究所与Penn医药、Sage生物网络和UCLA的琼斯综合癌症中心合作开发的，其主要研究目的是，探究为什么乳腺癌幸存者有着更强的恢复力等问题。

专攻心血管疾病的APP名为MyHeart  Counts，由斯坦福大学医学中心开发。它可以通过运动数据对用户的心脏活动进行评估，从而帮助研究人员探究生活方式与心血管健康之间的关系。

ResearchKit发布几日，注册用户便数以万计。随后的两年，又诞生了一批优秀的研究应用，比如其中一个应用是用于用户记录皮肤上的痣并追踪它们的变化，还有一个团队正致力于开发自闭症筛查的应用，不一而足。

得益于苹果庞大的用户群，这类应用一经上架，很快就能获得五位数以上的下载量。苹果公司业务高级副总裁Jeff  Williams在去年3月份的一次活动中表示：“几乎一夜之间，我们靠ResearchKit发起的一些研究就达到了研究史上罕见的规模。”

ResearchKit的数据还能与苹果HealthKit实现共享，加上庞大数量级的用户群，与传统数据收集方式一对比，高下立判。

但在一开始，很多研究学者认为，就ResearchKit本质而言，并不能算作是临床性数据收集，而更像是对移动端APP收集健康数据的可行性研究。然而时至今日，ResearchKit似乎已经更进一步，在医学研究可用性上有了更多突破。

最近几个月，研究人员们发表了关于癫痫、哮喘和心脏病的数据，而这些数据的来源正是ResearchKit平台。研究学者们已经开始展望未来，他们认为这项技术的下一个里程碑将是：将人手一个的移动设备变成医疗救生监测器。

即将问世的癫痫管理及监测方案

对于癫痫病患及其医生而言，诊治过程中有很多标准化的问题，比如上个月癫痫发作了多少次，漏服了多少剂量的药物等。对这些问题，患者们很难给出精准的回答，有些病人选择用脑子记忆，另外还有些则把这些数据记在日志或者图表里。

针对这个问题，约翰霍普金斯大学的一项最新研究率先依靠ResearchKit平台给出了解决方案。Gregory  Krauss博士和他的同事开发了一款名为EpiWatch的APP，不仅可以解决令患者头痛的病情记录问题，还能将患者数据反馈给研究团队进行癫痫病研究。

EpiWatch用户界面展示

在过去的两年中，Krauss博士依靠该技术实时收集了大量癫痫病患者的数据，不论他们是在发病前、发病中或是发病之后。如果用户感觉到自己可能要癫痫发作，他们可以立即打开Apple  Watch上的APP，随即开始测试评估患者的记忆力和意识清醒程度。

一旦患者停止回答测试，程序会判定其已经失去意识，直到患者再次回应APP，才判定为癫痫发作结束。该APP数据采集还结合了心率数据和加速度计数据。

Krauss博士的团队做到了在癫痫病发作前后就拿到第一手数据的创举，这在以前的研究工作中着实难以实现。

根据美国科学院神经病学会在4月27日年会上提供的数据，睡眠不足、用药次数减少以及压力过大，均可能导致癫痫发作次数增多。该团队计划尽快将已收集的数据提交给同行评议刊物，并结合另外一些ResearchKit研究团队已发布的成果。

现在，Krauss博士及其团队已经雄心勃勃地着手进行下一阶段的研究。他们分析了已收集的数据，基于此开发一个癫痫发作监测器，在癫痫发作之前警示用户，并使患者知悉发病的潜在危险。

EpiWatch的监测功能将基于Apple Watch收集的生理数据，实现实时监测癫痫预兆并警告用户。正如Shaina  Mims在苹果官方宣传视频中所言，对于癫痫病患们而言，这将会是一个绝佳的解决方案。

Mims坦言，作为癫痫病患者，她时常会担心在开车时发病，但是如果有这样的癫痫发作监测手段，那么她和其亲人们就能确保其在发病前，她就已经将车开到了安全地带。

Krauss博士表示，癫痫监测功能将在今年秋季之前向用户发布，在未来他们的应用可能还会提供追踪癫痫药物疗效和副作用等功能。

用数据和结果说话

不争的事实是，越来越多使用ResearchKit的研究结果得以发表，或者被科学文献所引用。

作为与平台同时发布的5个APP之一的MyHeart  Counts就是一个鲜活的例证。该应用旨在研究体育活动对心脏健康的影响，他们已于今年1月份在JAMA上发表了初步研究结果。

借由该APP，逾20000名参与者向研究人员发送了他们的运动模式数据，另外约有4900人完成了6分钟的步行测试，这是一项很常见的健康测试手段。数据分析结果显示，近三分之二的参与者每天有约一半的时间都没有身体活动，而那些对运动活跃度最低的参与者们，显示出了较高的心血管疾病发病率。

另一个西奈山医学院的研究团队，将他们针对哮喘病的APP所收集的数据，于三月份发表在了Nature  Biotechnology上。他们的研究结果证实，夏季哮喘病发作几率高于春季，而且空气质量对哮喘病有着重要影响。

在上述的这些案例中，他们的样本容量和数据采集时间都有了质的飞跃。癫痫病专家Krauss博士表示，如果没有ResearchKit的话，他们的研究真的难以开展，“我们现在可以极其迅速地研究大跨度年龄区间的患者，以及丰富的癫痫病种类，而且样本来源可以横跨全美。”迄今为止，他们的团队已经分析了近千名患者的数据。

再次回到西奈山的哮喘研究，其一个研究项目就采集了超过两千名哮喘患者数据，而在CDC(美国疾控中心)2015年的国民健康普查中，大约也就找到了这么多的成年哮喘患者。西奈山医学院教授Pei  Wang指出，过去他们从一个哮喘病患身上获取数据可能花几天时间，而且CDC的普查中，每个病患只采集了一次数据。

迎面追赶的Android

尽管优势突出，但是ResearchKit仍旧面临着两大障碍，其中一个在其发布之日就已经显现，而另外一个则是在各种数据得以收集之后才初现端倪。

首当其冲的是，研究参与者们都需要用自己个人的苹果设备来注册，那么他们首先要能买得起一台iPhone或Apple Watch。

根据美国皮尤(Pew)研究中心的一篇报道显示，在年收入30000美元及以下的家庭中，只有约一半能在2015年买得起智能手机。当然，这个调研并没有根据手机品牌再进一步细分结果。所以，我们可以默认的是，还有很多低收入家庭没有机会参与到ResearchKit的医学研究中。

移动端的用户粘度也是一个问题，比如在哮喘调查中只有30%的用户持续参与了6个月以上，这种情形将使得很多数据的完整性存在问题。

其次，基于ResearchKit的研究工作还面临着很严峻的样本多样性问题。接受STAT采访的团队们都表示，ResearchKit所提供的庞大样本容量让他们十分满意，但同时，在一些“果粉”云集的城市或地区，比如旧金山，参与用户数量显著更为集中。

尽管前文提及的哮喘研究与CDC普查的样本地理分布比较一致，但是西奈山哮喘研究样本中男性、较年轻、富裕和教育程度较高的患者比例更大。另外样本的种族差异也更小，仅有5%的参与者是黑人，但是根据CDC的普查数据显示，成年哮喘患者中约有14%是黑人。

针对抽样问题，目前有如下几个可能的解决方案。第一，移动设备的价格可能会越来越低;其二，可能会有越来越多的研究团队愿意捐赠苹果设备，以增加样本多样性;最后，开发者可以开发其他平台的APP，使其在多类型设备上得以运行。

为了践行最后一个方案，一批程序员正奋力开发Android设备上类似ResearchKit的平台—ResearchStack。理论而言，那些已经在ResearchKit上开发了APP的研究团队，同样也可以在Android设备上推出同样功能的APP。但实际上，问题并没有那么简单。

牛津大学博士后Dario Salvi为了开发Android端的MyHeart Counts  APP花了很多时间，有很大一部分原因是，ResearchStack软件的用户友好度还仍上不了台面。

Android拥有海量用户群，将研究APP扩展到Android平台不仅扩大了参与研究的样本人群，也将丰富研究人员能收集到的数据类型。Sage  Bionetworks总裁Lara  Mangravite表示：“Android系统比iOS更为开放，研究人员可以轻松收集用户的手机使用信息，比如在用户允许的条件下，可以收集用户呼叫记录和互联网使用数据。”

Android平台的潜力可以说是很惊人的。Mangravite又举了个例子，很多人都有在如厕时用手机阅读的习惯，那么将互联网使用数据和GPS数据结合起来，可以开发一种预测用户是否患有肠道易激综合征的算法。

对Krauss博士而言，他不愿意等待ResearchStack再来开展研究。他表示，要等Android提供研究系统恐怕还得好几年，另外很重要的一点是，他的研究需要用到智能手表形式的可穿戴设备。Krauss博士说：“ResearchKit的一个很大优势在于，它已经现成可用了，而且我认为Apple  Watch比起市面上其他智能手表，更智能精细。”

“当然，我觉得最终所有的智能手表都能够做到生物传感器数据采集，并且有着良好使用感的用户界面，还能支持医学研究工作。但是Apple  Watch，我们现在就能马上用。”