樂觀看待一些失敗的移動醫療臨牀試驗
移動醫療的開發者們不斷在嘗試着證明自己，證明自己能夠改造甚至顛覆現有的醫療模式，用臨牀試驗去證明無非是最直接的方式，Forbes今天報道了兩個這方面的例子。
第一個試驗，UCLA的BrianLiang團隊試圖對一款幫助控制體重的App(MyFitnessPal)和正常治療方式做一個對照試驗。試驗分爲兩組，每組100人，6個月後試驗結果顯示，App試驗組既沒有減輕體重，也沒有降低血壓。NIH的WendyNilsen在閱讀paper後指出，這兩項指標只是在用戶最初使用的1個月內出現過顯著的下降。
雖然此試驗的設置不夠完美(例如，相對高比例的患者中途退出)，試驗結果也與預想的相去甚遠，但是這代表着移動醫療的干預方式開始了科學評價的步伐，而不再僅僅是憑空的論述有效性。另外，與一個失敗的藥物臨牀試驗相對比，軟件開發者有機會快速從這樣的試驗中提取信息，分析行爲干預中哪些產生了效力，而哪些是無效的，繼而把握開發的方向。無論試驗是否成功，這都是價值所在。
與之相比，藥物臨牀試驗通常需要數年的研發和巨大的投入，纔會取得結果。但是移動醫療的干預試驗則要靈活很多，像BrianLiang這樣的研究人員可以快速作出判斷並調整試驗方案，這些工作仍將是將來試驗成功的基礎。
從這個試驗的情況，發表一下我的個人看法。根本上，最有效的移動醫療干預方式應該能夠快速學習，不斷適應，並在產品中體現出來，進而快速地接收用戶的反饋，不斷調整干預方式。舉一個稍許誇張的例子，一個慢性病干預的app應該不斷地聆聽用戶的意見，然後嘗試各種方式改進用戶體驗，以求達到應有的干預效果。至於過程中使用的是哄騙、安慰、教唆或者鼓勵，我們不用太在意，應該記錄下來，結果到產品中。用結果和數據說話，這纔是在挑戰現有的醫學模式。
第二個試驗，製藥巨頭GSK最近剛剛與Medidata合作完成一個移動醫療的臨牀試驗，意在尋求一種基於雲計算的臨牀數據管理方案。據報道，試驗的目的是"評價在一項臨牀試驗的設置中移動醫療和基於雲數據連接的移動醫療設備可能產生的影響"，並且根據這個報道，"所有的數據採集是依從FDA的相關法令和審計標準"。
無論出於何種目的，製藥企業和CRO公司運用移動醫療科技的方式還是值得鼓勵的，都是致力於爲患者帶來更好的治療和反饋，這些大型企業推進移動醫療在臨牀上的驗證，也將使移動醫療得到越來越多醫學界人士的認可。
