デジタルヘルスケアの約束された未来
デジタルヘルスケアの実装が進行している。ウェアラブルやスマホからのデータ取得が革新的であり、大規模データの有効活用は、機械学習（ML）アプローチの開発と展開によって可能になりつつある。
Appleは2020年10月、iPhone / iPod touchで医療記録をつける「Health Record」を導入した。これにより、ユーザーが自分の健康記録を視覚化し、保存することが容易になった。
また睡眠追跡機能にもアップデートが入り、Apple Watchを着用して入眠することで睡眠時間、心拍数、血中酸素濃度、呼吸数といったパラメーターを取得、従来の睡眠時間データとあわせてヘルスケアアプリに取り込まれるようになった。
このようなデバイスとソフトウェアの機能改善の裏側で、Appleと医療・研究機関はデータ駆動型の次世代医療を目指す努力を進めている。これらの試みは2019年に開始し、その規模を拡大している。
2021年1月、Appleとマサチューセッツ州ケンブリッジに拠点を置く神経学的治療法の会社バイオジェンは、Apple WatchとiPhoneが認知機能の健康状態をどのようにモニターできるかを分析する研究プロジェクトで提携した。この複数年にわたる観察研究は、2021年後半に開始され、様々な認知機能を持つ若年層や高齢者を含む参加者が登録されている。主な目的は、デジタルバイオマーカー（患者の治療計画を策定するために使用される生化学的データ）を開発し、認知機能の長期的なモニタリングやMCIの初期兆候の特定に役立てることだ。
2021年2月、AppleのAdeeti Ullal率いる研究者が、ボストンのマサチューセッツ総合病院およびマサチューセッツ州ケンブリッジのハーバード大学の科学者と協力して、Apple Watch内でパーキンソン病の症状を追跡するシステム「MM4PD」を設計したとする論文がScience Translational Medicine誌に掲載された。このシステムは、投薬の変更や脳深部刺激治療による症状の変化を識別し、投薬を怠った患者を検出し、投薬方法を変更することで利益を得られる参加者を認識することができた。
同じく3月、ハーバード大学T.H.チャン公衆衛生大学院のApple Women's Health Studyチームは、AppleのResearchアプリを通じて研究に参加した全米の様々な年齢や人種の1万人のコホートから寄せられた、女性とその月経症状に関する科学的予備データを公開した。この研究に参加する女性は、月経周期の記録やその他の健康データを提供し、関連する調査に回答した。
吉田拓史
ウェアラブル、スマホが医療データ収集を容易に
医療従事者が病院のデータベースに電子カルテを入力するよりも、個人がスマートフォンやウェアラブルを使って生成する健康データの方が豊かになる時代が到来しようとしている。
ウェアラブルは、その普及率の高さと人体への近さから、運動量の増加や健康的な食生活への動機付けなど、ユーザーの健康状態の改善を目的とした説得力のあるコンテンツを配信するための理想的な手段となっている。
スマートフォンは全世界で60億人が使用しており、さらに次の10億人のユーザーを目前に控えている。心拍数やリズム、血中酸素濃度、呼吸数、心血管や代謝の状態を追跡する身体装着型のセンサーやスマートフォンのカメラ、さらにはデジタル症状チェッカーもそう遠くないはずだ。
すでにスマートフォン医療の可能性を実証する研究は存在する。例えば、カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）の循環器内科医であり、同学部の助教授のジェフリー・タイソンらの研究では、スマートフォンを用いた光電式容積脈波（赤外線を照射することにより、心拍数の変化を検出する）による糖尿病の有病率を容易に把握できる非侵襲的なデジタルバイオマーカーであることがわかっている。タイソンらは糖尿病の有病率を検出するディープニューラルネットワーク（DNN）を開発した。
医療システムが未発達で資金が不足している地域では、このようなデジタル版の医療が、従来の医師中心の医療では十分に対応できなかった人々にも行き渡る可能性がある。
例えば、2021年に結核は、世界保健機関（WHO）が「X線の読影に人間の代わりにソフトウェアプログラムを使用してもよい」という勧告を出すに値する初めての病状となった。結核は第三世界の病気だ。デジタルヘルスは現在、人口密度の高い中所得国に急速に浸透しつつある。これは、医療の需要と供給の間の大きなギャップ、準備の整っていない規制当局、豊富な4Gデータなどが後押ししている。
デジタルヘルスに利用できるオープンデータでは、スタートアップ企業や独立系開発者は多くの研究論文や革新的なソフトウェア製品を世に投入してきた。2016年以降、公的資金による取り組みにより、何十もの放射線科のオープンデータセットが利用できるようになった。その5年後には、米国食品医薬品局（FDA）が承認した150のAI放射線学製品があり、そのほとんどが業界の既存企業ではなくスタートアップ企業によって開発されている。
健康データは大規模に集約されたときに最も力を発揮する。しかし、健康データの個人の所有権とその使用に対する同意は不可侵である。この2つの原則を両立させるためには、個人が個人の健康データの使用に対する同意を明示的に提供したり、取り消したりできるようなデジタルヘルスツールが求められている。
インターネットでは、ユーザーが生成したデータのほとんどは、消費や商取引、エンゲージメントを促進するアルゴリズムのトレーニングに使用される。最近はこれらの社会への副作用（フェイク、陰謀論、ヘイト、依存症）が明らかになり問題視されている。そしてこのような利用法への許諾は事実上求められないまま、ユーザーの手のもとに渡っている。
