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ResearchKit von Apple: Erste beeindruckende Ergebnisse für Mediziner

ResearchKit von Apple: Erste beeindruckende Ergebnisse für Mediziner

In 24 Stunden hat ResearchKit von Apple, das Open Source Framework für medizinische Studien an freiwilligen iPhone-Nutzern, das Jahres-Pensum von 50 Kliniken abgewickelt - 11.000 Teilnehmer. Und das mit teils verlässlicheren Daten und viel weniger Kosten.

Zum Vergleich: Eine typische Parkinsonstudie mit 800 Teilnehmern im Zeitraum von fünf Jahren kostet etwa 60 Millionen US-Dollar. Die Parkinson-App verfügt seit Dienstagmorgen über mehr als 5.500 Teilnehmer.

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Was wissen wir schon über Gesundheit?

Wasser in gemäßigten Mengen ist gesundheitlich unbedenklich. Der Rest ist ziemlich schwammig und Interpretationssache, individuell und keineswegs als universelle Wahrheit anzusehen. Das weiß jeder, der schon einmal mit einer Verlegenheitsdiagnose eine Arztpraxis verließ. Wir brauchen mehr Informationen, mehr Daten und Erfahrungswerte.

Gerade die an der Medizin andockende Ernährungswissenschaft ist ein absolutes Forschungsfeld voller Halbwahrheiten, Missverständnisse und jährlich wechselnder Trends. Aktuell sind es Ernährungsweisen mit reichlich guten Fetten und gemäßigten Proteinen bei möglichst konsequenter Abstinenz von raffiniertem Getreide und Zucker, die populär sind. Fett gilt es nicht mehr zu meiden, sondern als Grundlage zu benutzen.

Währenddessen wird klar: Mittelintensiver Ausdauersport, möglichst wenig Zeit im Sitzen, etwas wie Meditation oder Achtsamkeit und emotionale Hygiene sind wichtige und vernachlässigte Grundlagen. Es gibt ständig etwas zu verbessern, um unsere limitierten Lebensspannen auszuschöpfen.

Umso überraschter waren die Forscher der Elite-Uni Stanford, als am nächsten Morgen mal eben 11.000 Menschen an einer Studie für das Herz-Kreislauf-System teilnahmen. Das ist sensationell.

Forschung aus der Hosentasche

Mein persönliches Highlight des Apple March Events war daher wohl ResearchKit. Wir tragen alle ein Bündel aus ziemlich hoch entwickelten Sensoren in Miniaturform mit uns herum, nutzen es aber viel zu wenig für die wirklich wichtigen Dinge. WhatsApp, Mail und Unterhaltung im Browser oder in kleinen Zeitvertreib-Apps sind schön und manchmal auch wichtig, aber das wirkliche Potential unserer mobilen Devices haben wir noch lange nicht ausgeschöpft.

Apple hat nun die Nase vorn im Wettlauf um die effektivsten Gesundheitsanwendungen. Es ist ein schönes Rennen in Silicon Valley und der Techwelt, wenn viele Menschen werden von den Bemühungen profitieren. Selten war "Shareholder Value" und Profitmaximierung auch so gemeinnützig in der Nebenwirkung.

Beteiligte Hochschulen

Deswegen finde ich das offene ResearchKit, das laut Apple dem Probanden/Patienten die Entscheidungskraft über seine Daten in die Hand gibt und Cupertino datenschutzmäßig außen vor lässt, ziemlich genial. Zu bedenken ist natürlich dennoch das Missbrauchspotential durch Krankenkassen oder andere Unternehmen, wenn diese beispielsweise über Forschungseinrichtungen an die Daten kommen könnten.

Die 5 ersten ResearchKit Apps

Um den Ball ins Rollen zu bringen, kooperierte Apple mit renommierten Hochschulen und nun sind bereits 5 Forschungs-Apps verfügbar, die sich mit den folgenden Krankheiten beschäftigen:

 

  • Alzheimer
  • Brustkrebs
  • Diabetes
  • Herz-Kreislauf-Erkrankungen
  • Parkinson

Prinzipiell geht es bei den Apps je nach Anwendung darum, aktuelle oder ehemalige Betroffene zu befragen, sich selbst testen zu lassen (beispielsweise die Reaktionsgeschwindigkeit oder Stimmstabilität bei Parkinson) und mit ihren mobil erfassten Daten über die Sensoren des iPhone hilfreiche Beiträge zu leisten. Denn viele von ihnen wollen anderen Betroffenen mit ihren Erfahrungen und Datenpunkten helfen.

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Medizinisch-statistische Forschung wird bezahlbar und bequemer

Tausende Einladungen werden von Unikliniken verschickt, nur wenige hundert Teilnehmer finden sich dann tatsächlich bei einer Studie ein. Medizinische Tests finden für gewöhnlich in einem zeitlich sehr befristeten Rahmen statt, die unnatürliche Umgebung hat außerdem einen Einfluss auf das Verhalten und die Zahlen, die hinten raus kommen.

Wie viel hilfreicher ist eine statistische Probe, wenn beispielsweise das Bewegungspensum der Probanden nicht auf Vertrauensbasis verbal erfasst wird, sondern auf den Sensordaten des sowieso bei sich geführten Smartphones basiert? Diese sind selbstverständlich wahrheitsgetreuer.

Damit unterstelle ich den Patienten/Probanden keineswegs eine Lüge, sondern mache eher die Subjektivität unserer Wahrnehmung deutlich. Gerade wenn es um Kondition und Ausdauersport geht, tendieren wir zur Selbstüberschätzung und Übertreibung. Anderenfalls lebten wir bewusst/unterbewusst mit dem ständigen Verdacht, bald an Herzkreislaufkrankheiten oder metabolischem Syndrom zu leiden oder gar zu sterben.

Denn das Wissen ist mittlerweile überall angekommen: Wir müssen mehr für unsere Gesundheit tun. Im Durchschnitt sind wir nicht besonders gut dabei. Leider resultiert diese Erkenntnis nicht automatisch in gesunden Handlungsmustern und beständiger Verbesserung unserer Lebensstile.

Die aktuellen Nachteile von Forschung via ResearchKit

Natürlich hat auch eine großartige Idee immer Nachteile und Schattenseiten. In der Praxis könnte sich herauskristallisieren, dass in den Daten zu viel Grundrauschen durch Missverständnisse oder Fehlannahmen auf Seiten der Entwickler oder der Nutzer landet.

Durch die Beschränkung auf iPhones findet auch eine Art Vorselektion statt, die ökonomisch schwächere Schichten benachteiligt oder beispielsweise Gruppen mit weniger Bildung möglicherweise ausschließt. Vielleicht spielt auch der Sohnemann mit dem iPhone und beantwortet sämtliche Forschungsfragebögen mit Quatsch. Oder aber die Konzeption der Fragen einer Studie führt zu psychosomatischen Symptomen. Haben Sie Schmerzen im Handgelenk?

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Ähnlich videobasierten Fitness-Trainings oder WiiFit sehe ich reichlich Potential für große Diskrepanz zwischen den Anweisungen und dem, was der Proband/Patient durchführt.

Vorteilhaft ist hingegen die recht gute Neutralität der Sensordaten. GPS oder das Accelerometer, die Zählung von Schritten und generell die unoffensichtliche Messung von Verhaltensdaten wirkt verlässlicher als die Aussage eines Patienten.

https://youtu.be/VyY2qPb6c0c

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