看苹果如何通过软件开发降低医学研究门槛

　　大部分人对做医学研究志愿者持保留态度。除了成为小白鼠的不适感、对医院的不信任之外，还因为成为研究志愿者并不是一项轻松的承诺。尽管有时能获得不菲的报酬，但条件是必须全程配合医生的工作，许多研究还需要长期记录身体指标，并接受定期回访。因此，对医学研究机构来说，招募研究志愿者是史上第一大难题。Penn Medicine的博士生Kathryn Schmitz就对苹果提到，她在发出了6万封招募研究志愿者的邮件，只收到了305份回应。

　　苹果意识到，人手一只的智能手机是用于临床研究数据收集的利器。用户已经习惯了允许智能手机收集从指纹到地点等的个人信息，目前智能手机的硬件也早已支持开发更加复杂的软件。问题在于医学研究者并不擅长制作面向用户的软件，也没有时间和经费来独立开发一款 app、并为每一项功能进行UI设计。

　　苹果试图以软件开发的途径来降低招募医学研究志愿者的门槛。苹果在上周正式公布了在3月的发布会上谈得不多的ResearchKit的开发者框架。与面向用户监测个人健康信息的HealthKit不同，ResearchKit的目标用户是开发者，目的在于通过标准化的开发流程和使用方法，对临床医学研究的样本收集方法进行创新。

　　ResearchKit的开发者框架包括三个可定制的模块：参与者许可（Participant Consent）、调查（Survey）、活动任务（Active Task）。它符合Mac/iOS编程的规范，但同时又是一个GitHub上的开源项目。对于医学研究者来说最大的好处是提供了标准化的范式、可控的 GUI，从而简化了开发步骤。

　　“活动任务”（ActiveTask）是ResearchKit开发中的基本单元，遵循一个叫ORKTask的协议。苹果根据iPhone的硬件功能预设了一些基本的活动任务、并列出了它们分别调用的传感器、收集的数据。比如步态与平衡、点击速度测试、健康、空间记忆测试等等。例如，加入步态与平衡这一项活动任务后，应用便可以调用加速传感器、陀螺仪，并收集设备运动计步器的数据。开发者还可以添加自己的活动任务。

　　活动任务中包含一系列有序排列的对象： “步骤”（step）。步骤包括简单的“是否”回答，比如“你是否阅读并理解上述内容”，也包括显示表格、从声音或者记忆测试中收集信息等动作。

　　因此，开发者可以像搭积木一样，设置一系列用于收集关键数据的步骤，并把它们组合起来加入到活动任务中去，从而构成 app 的主要功能。这比开发普通的iOS app要容易许多。为进一步简化操作，ResearchKit还提供了许多预设的选项，比如可以在步骤中添加最简单的“是否”回答、选择答案和数值，或者输入日期和文本。

　　除此之外，每个步骤和活动任务之间都有视图控制器（ORKStepViewController）来生成交互。ArsTechnica的文章提到，通常来说，开发者需要在Xcode中写出交互细节。而使用ResearchKit框架，只需要设置步骤对象（ORKQuestionStep）并加入到活动任务中去，设置完毕后，交互界面会由底层的框架自动生成。这也进一步降低了开发门槛。

　　ResearchKit不提供的功能包括后台传感器数据收集，这意味着应用不能持续收集数据，但可以通过HealthKit和CoreMotion API抓数据。ResearchKit也不支持预设的调查或者活动任务，因此基于ResearchKit的app不能给用户发送定时提醒。另外，出于用户隐私保护的目的，苹果不回在自己服务器上储存数据，所以研究者要自己保证将数据安全传输回研究机构。

　　ResearchKit不仅简化了研究的第一步，还简化了用户授权参与医学研究的步骤。用户只需要阅读声明并在手机屏幕上签名确认就可以参与研究。与Mount Sinai, Weill Cornell Medical College合作开发哮喘应用的LifeMap Solution CEO Corey Brideges认为，ResearchKit 最革命性的部分是提供了标准的授权协议，让用户参与医学研究的时间和经济成本大大降低，样本的范围和数量得到增加。

　　Bridege在ArsTechnica的采访中说，通常来说，临床研究中的参与者数量受到地理位置限制、取得许可、纳入参与者方面的成本限制。而在 App 上点击授权许可的成本非常小，而且用户也不需要到医院接受回访，只要随身携带智能手机就能随时提供研究数据。

　　Bridge说，在ResearchKit发布的第一周，他和Mt. Sinai医院的研究者共同开发的app就获得了4500个参与者的授权许可。他说：

　　电子许可是开创性的，因为它能够帮助医学研究目前者突破临床研究的主要障碍。它能够到达全世界使用iPhone的联网用户，增加参与研究的志愿者，显著地扩大样本的规模，同时还能降低成本。

　　Bridge还认为，“与传统的研究相比，ResearchKit提高了整个数据收集与研究过程的效率，并能收集更加全面的数据。” 环境数据就是一个很好的例子，比如监测哮喘的app可以通过病人的症状、地理位置、空气质量等综合指标，帮助在医疗研究中建立环境与症状的联系，这是在目前临床数据收集中难以获得的准确信息。