改乐观看待一些失败的移动医疗临床试验

的开发者们不断在尝试着证明自己，证明自己能够改造甚至颠覆现有的模式，用临床试验去证明无非是最直接的方式，Forbes今天报道了两个这方面的例子。

第一个试验，UCLA的Brian Liang团队试图对一款帮助控制体重的App（MyFitnessPal）和正常治疗方式做一个对照试验。试验分为两组，每组100人，6个月后试验结果显示，App试验组既没有减轻体重，也没有降低血压。NIH的Wendy Nilsen在阅读paper后指出，这两项指标只是在用户最初使用的1个月内出现过显著的下降。

虽然此试验的设置不够完美（例如，相对高比例的患者中途退出），试验结果也与预想的相去甚远，但是这代表着移动医疗的干预方式开始了科学评价的步伐，而不再仅仅是凭空的论述有效性。另外，与一个失败的药物临床试验相对比，软件开发者有机会快速从这样的试验中提取信息，分析行为干预中哪些产生了效力，而哪些是无效的，继而把握开发的方向。无论试验是否成功，这都是价值所在。

与之相比，药物临床试验通常需要数年的研发和巨大的投入，才会取得结果。但是移动医疗的干预试验则要灵活很多，像Brian Liang这样的研究人员可以快速作出判断并调整试验方案，这些工作仍将是将来试验成功的基础。

从这个试验的情况，发表一下我的个人看法。根本上，最有效的移动医疗干预方式应该能够快速学习，不断适应，并在产品中体现出来，进而快速地接收用户的反馈，不断调整干预方式。举一个稍许夸张的例子，一个慢性病干预的app 应该不断地聆听用户的意见，然后尝试各种方式改进用户体验，以求达到应有的干预效果。至于过程中使用的是哄骗、安慰、教唆或者鼓励，我们不用太在意，应该记录下来，结果到产品中。用结果和数据说话，这才是在挑战现有的医学模式。

第二个试验，制药巨头GSK最近刚刚与Medidata合作完成一个移动医疗的临床试验，意在寻求一种基于云计算的临床数据管理方案。据报道，试验的目的是 评价在一项临床试验的设置中移动医疗和基于云数据连接的移动可能产生的影响 ，并且根据这个报道， 所康乐透露有的数据采集是依从FDA的相关法令和审计标准 。

无论出于何种目的，制药企业和CRO公司运用如果能够完成10回和20回移动的方式还是值得鼓励的，都是致力于为患者带来更好的治疗和反馈，这些大型企业推进移动医疗在临床上的验证，也将使移动医疗得到越来越多医学界人士的认可。（原文 Good News From A Failed Digital Health Randomized Clinical Trial: It Was Performed 来自Forbes，作者 David Shaywitz，由xunjie译。）