眾所周知，iPhone屬于高端手機，價格昂貴，這意味著ResearchKit的醫(yī)學數(shù)據(jù)只能來自特定的iPhone用家群體，這是否無法準確代表疾病的樣本人群呢？

不過專家指出，以美國為例，蘋果手機在2014年的用戶規(guī)模已經(jīng)高達6320萬人，而通過大規(guī)模的樣本，專家希望能夠避免出現(xiàn)“樣本選擇偏差”，避免將樣本對象集中于某一類特定人群。

阿什利醫(yī)生表示：“如果你能夠以巨大的樣本規(guī)模進行研究，那么樣本偏差帶來的挑戰(zhàn)將變小�！�

在現(xiàn)有的研究條件下，樣本選擇偏差同樣難以避免。比如許多參與某個疾病研究的病人，更多是住所距離研究中心比較近的病人，或是僅僅是有充裕時間參加研究的病人。

由于蘋果的ResearchKit將采取開源模式，因此研究者希望能夠?qū)⑾嚓P的醫(yī)學研究軟件，移植到安卓等其他移動平臺上，從而進一步擴大樣本人群。

不過，不論是何種平臺，智能手機用戶中更多是年輕人、較富裕人群、亞洲人或白人，不太可能做到完完全全的多樣化。

對于醫(yī)學研究者而言，ResearchKit并非萬能良方。醫(yī)學研究采集的數(shù)據(jù)，要求十分精準，這可能超出了穿戴設備和智能手機的能力。

斯坦福大學的醫(yī)生ErrolOzdalga曾經(jīng)撰寫過有關醫(yī)生和醫(yī)學系學生利用智能手機軟件的文章，他表示，在數(shù)據(jù)準確度上，智能手機仍然構成一個挑戰(zhàn)，“你必須意識到，智能手機無法告訴你所有需要監(jiān)控的活動的指標�！�

換言之，所有希望依靠蘋果手機獲取大規(guī)模研究數(shù)據(jù)的專家，都必須注意到數(shù)據(jù)的精確度問題。

美國研究機構“Scripps Translational Science Institute”的主人托波爾（EricTopol）表示，目前還難以判斷ResearchKit如何輔助醫(yī)學研究，未來是否真的能夠推進人類醫(yī)學研究。

所有的ResearchKit應用軟件，都采用問卷以及手機數(shù)據(jù)采集的方式獲取疾病數(shù)據(jù)，比如利用手機的加速傳感器，測量用戶已經(jīng)走了多少步。如果用戶使用了最新發(fā)布的蘋果手表，則還可以獲取鍛煉過程中的心跳數(shù)據(jù)。

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