【目前，大型研究项目正在探索如何将智能设备数据和人体的健康指标整合起来，以实现疾病的早期预测、药物开发和个人化医疗服务等目标。】
Verily Life Sciences 是从 Google 分拆出去、属于 Alphabet 公司旗下的生命科学研究部门。6 月底，Verily 启动一项为期 4 年、10 000 人参与的研究项目 Project Baseline（基线项目），旨在探索如何将智能设备读数与基因检测等数据关联起来，以提升人们总体健康水平，并对那些有中风或癫痫发作等急性医疗情况风险的人作出预测。
类似的，美国国立卫生研究院（NIH）在 6 月初开始一项通过 100 万参与者的可穿戴设备收集数据的研究项目。事实上，有更多的公司和研究者正在利用智能电子设备所产生的数据，开展健康和医疗方面的研究工作。
有一些智能设备用户，希望量化他（她）们生活的每个细节，比如一天走了多少步路这样的数据。技术信徒预见到有一天，智能手机的感应器将成为个性化医疗的组成部分。
第一步是开发出软件平台，将感应器的输出数据与基因组数据和常规医学信息整合起来。研究人员希望能够从中得到数据信号来预测疾病，指明为每一个病人提供私人订制的医疗服务的路径。
历史上有过先例。1948 年在马萨诸塞州开始的 Framingham Heart Study，对 5 000 个成人进行监测。而后几十年，数据显示心脏病与高胆固醇、血压升高和吸烟之间的关联性。
Project Baseline 的参与者将佩戴 Verily 专有研究手表，将心率、运动等数据传输至数据库。床垫下的感应器监测人的睡眠模式。基因组数据、自我报告的感觉信息、健康记录、家族史以及尿液、唾液和血液的定期实验室检查结果，也属于 Verily 收集的数据范围之内。
主要目标是帮助公司测试和完善其整合多维健康数据的平台，这样其他人就可以使用它来验证假设、测试工具或技术。Verily 将根据具体情况，与大学和其他公司的研究者，分享参与者的匿名数据。
前面提到的 NIH 的研究称之为 All of Us，本财年收到 2.3 亿美元资助。参与者有选择性地向研究者发送其通过智能腕带、睡眠感应器、环境监测、遗传和微生物测序等技术产生的数据。
较小型的研究项目开展的更早一些。斯坦福大学遗传学家 Mike Snyder 已经从约 100 个参与者中收集了 250 000 日常测量数据，Snyder 发表的论文报告了其所佩戴的感应器是如何让他发现身体不正常的线索的，不正常情况如皮肤温度升高、血液中氧浓度降低。这促使他去看医生，后被诊断为莱姆病（Lyme disease）。
西雅图的 Leroy Hood 也完成了一个 108 人参与的深度数据研究（deep-data study）。使用项目的研究成果，他联合成立了生物科技公司 Arivale，每年收费 3 500 美元来评估人们的数据，包括穿戴设备、基因序列和血液生物标志物等。用户与数据分析“教练”频繁地进行交流，来获得改善生活质量的建议。
参与 Hood 的研究项目的部分人属于帕金森症或老年痴呆症风险人群。Hood 认为，这些信息可以指示生物标志物，那么你就可以制造预防这种疾病的药物。制药公司也可能愿意付费获得这些信息，来了解风险人群开始发病时的化学变化情况。
Verily、NIH 这些大型研究项目的挑战之一是，如何让人们持续性参与数月之久。Verily 考虑用游戏来维持参与度。Hood 对此持怀疑态度。他的公司 Arivale 的客户之所以能够持续参与其项目，因为参与者每月都要去拜访“教练”，很像进行治疗，“教练”则如父亲或母亲一般。
https://plus.google.com/u/0/+NatureNewsComment/posts/GiEvccGPxFF
原文链接
Verily Life Sciences 是从 Google 分拆出去、属于 Alphabet 公司旗下的生命科学研究部门。6 月底，Verily 启动一项为期 4 年、10 000 人参与的研究项目 Project Baseline（基线项目），旨在探索如何将智能设备读数与基因检测等数据关联起来，以提升人们总体健康水平，并对那些有中风或癫痫发作等急性医疗情况风险的人作出预测。
类似的，美国国立卫生研究院（NIH）在 6 月初开始一项通过 100 万参与者的可穿戴设备收集数据的研究项目。事实上，有更多的公司和研究者正在利用智能电子设备所产生的数据，开展健康和医疗方面的研究工作。
有一些智能设备用户，希望量化他（她）们生活的每个细节，比如一天走了多少步路这样的数据。技术信徒预见到有一天，智能手机的感应器将成为个性化医疗的组成部分。
第一步是开发出软件平台，将感应器的输出数据与基因组数据和常规医学信息整合起来。研究人员希望能够从中得到数据信号来预测疾病，指明为每一个病人提供私人订制的医疗服务的路径。
历史上有过先例。1948 年在马萨诸塞州开始的 Framingham Heart Study，对 5 000 个成人进行监测。而后几十年，数据显示心脏病与高胆固醇、血压升高和吸烟之间的关联性。
Project Baseline 的参与者将佩戴 Verily 专有研究手表，将心率、运动等数据传输至数据库。床垫下的感应器监测人的睡眠模式。基因组数据、自我报告的感觉信息、健康记录、家族史以及尿液、唾液和血液的定期实验室检查结果，也属于 Verily 收集的数据范围之内。
主要目标是帮助公司测试和完善其整合多维健康数据的平台，这样其他人就可以使用它来验证假设、测试工具或技术。Verily 将根据具体情况，与大学和其他公司的研究者，分享参与者的匿名数据。
前面提到的 NIH 的研究称之为 All of Us，本财年收到 2.3 亿美元资助。参与者有选择性地向研究者发送其通过智能腕带、睡眠感应器、环境监测、遗传和微生物测序等技术产生的数据。
较小型的研究项目开展的更早一些。斯坦福大学遗传学家 Mike Snyder 已经从约 100 个参与者中收集了 250 000 日常测量数据，Snyder 发表的论文报告了其所佩戴的感应器是如何让他发现身体不正常的线索的，不正常情况如皮肤温度升高、血液中氧浓度降低。这促使他去看医生，后被诊断为莱姆病（Lyme disease）。
西雅图的 Leroy Hood 也完成了一个 108 人参与的深度数据研究（deep-data study）。使用项目的研究成果，他联合成立了生物科技公司 Arivale，每年收费 3 500 美元来评估人们的数据，包括穿戴设备、基因序列和血液生物标志物等。用户与数据分析“教练”频繁地进行交流，来获得改善生活质量的建议。
参与 Hood 的研究项目的部分人属于帕金森症或老年痴呆症风险人群。Hood 认为，这些信息可以指示生物标志物，那么你就可以制造预防这种疾病的药物。制药公司也可能愿意付费获得这些信息，来了解风险人群开始发病时的化学变化情况。
Verily、NIH 这些大型研究项目的挑战之一是，如何让人们持续性参与数月之久。Verily 考虑用游戏来维持参与度。Hood 对此持怀疑态度。他的公司 Arivale 的客户之所以能够持续参与其项目，因为参与者每月都要去拜访“教练”，很像进行治疗，“教练”则如父亲或母亲一般。
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