数字健康设备的选择：更多并不意味着更好

来源：Nature自然科研

原文作者：Brian Caulfield

已有许多例子表明，数字健康的创新不一定能在现实中创造价值。通常的原因是核心的传感器或应用程序不适合相关应用。那么我们能否以更好的方式处理这个问题，以便提高数字健康创新发明走向应用的成功率？近期发表在npj Digital Medicine 上的一篇文章试图给出答案。

如今，衡量人类各方面的绩效和行为有着巨大的市场， 而数字设备在其中的使用拥有更大的市场潜力。无论是医疗还是消费的健康设备，都在创造大量的研究和商业机会。然而，对于在寻求合适设备的数字健康专业人士来说，多样的选择也带来了很多困扰，比如哪种设备是最可靠的、最准确的、有实证基础且可用性强？而哪一种最适合自己的研究或所提供的服务？这些是专业人士面临的问题，但遗憾的是，目前没有一个标准化的方法可以帮助他们筛选、评估和比较大量可用的设备，以找到最合适的选择。

这一过程的缺失可能导致一系列问题。我们在数字医疗领域中会经常遇到这种情况，所选择的设备被发现有问题，并不一定意味着设备本身出了错。通常情况下都是发生在我们做出选择的时候，在挑选时并没有根据服务提供商或者用户的特定需求来选择相关设备。例如，按键特别小的设备可能就不适合手指不灵活的老年人使用，也会导致他们拒绝使用这样的设备。然而，这种人为因素通常是在已经决定进行投资或开始生产后才发现的。所以，在选择时深入了解和优先考虑人们对应用的要求尤为重要。我们建议在设备购买之前就进行评估，让应用需求成为选择设备的驱动力。

我们的论文提供了一个用来评估健康设备的框架，旨在解决上述问题。此框架通过三个步骤系统严谨地指导专业人员：（1）定义需求，（2）搜索设备和（3）评估设备。框架的目的是帮助专业人员避免在不适合的设备上投资，并为他们提供可以满足用户需求的最佳设备选择。这并不意味着我们推荐的方法是解决此问题的“最佳”或唯一途径，但是我们正在向数字健康研究界推荐这一评估框架，贡献一种解决该问题的方式，并希望得到如何改进的反馈。毕竟，所有的传感器各有不同，但我们希望我们的评估人体性能设备的框架能够帮助那些试图找出最佳设备的人向前迈出一步。

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npj Digital Medicine|doi:10.1038/s41746-019-0082-4

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